1.yarn中的角色:ResourceManager.NodeManager.ApplicationMaster. ResourceManager:集群计算资源的分配,启动ApplicationMaster,监控NodeManager的状态. NodeManager:启动和管理节点中的容器. ApplicationMaster:运行mapreduce任务,每个job有一个,分配map在哪里运行,reduce在哪里运行.…

场景 某天我在本地修改了某个子项目的代码,并进行了打包:mvn clean install -DskipTests,接着我运行父项目却发现自己刚刚的改动并没有生效,或者说,我刚刚打包好的子项目变回了打包前的代码. 通过cmd的输出我发现在运行父项目的时候,自动下载更新了远程依赖库的子项目,因此将我本地打包修改好的子项目依赖给更新成了远程库的,这就是为什么我明明打包了本地修改好的子项目代码却没有在父项目生效的原因. 解决方法 在maven的配置文件settings.xml里有个offline节点,…

最初使用的阿里云云盘只有50G 正常运行的hadoop集群突然无法正常运行了,web页面显示节点为UNHEALTHY 使用df -m命令,发现一些节点磁盘空间占用达到了99%,因此要扩容磁盘空间 1.为云盘建立快照,以防出错 2.磁盘扩容 3.选择扩容容量,选在线扩容,付费 4.如果是centos7 此处以CentOS 7操作系统为例演示分区扩展的步骤. 运行fdisk -l命令查看现有云盘大小. 以下示例返回云盘(/dev/vda)容量是100GiB.   [root@ecshost ~]#…

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b…

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

一.概念综述 MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型(或计算模型),该模型可以比较简单,但想写出有用的程序却不太容易.MapReduce能将大型数据处理任务分解成很多单个的.可以在服务器集群中并行执行的任务,而这些任务的计算结果可以合并在一起计算最终的结果.最重要的是,MapReduce的优势在于易于编程且能在大型集群(上千节点)并行处理大规模数据集,以可靠,容错的方式部署在商用机器上. 从MapReduce的所有长处来看,它基本上是一个批处理系统,并不适合交互式分析.不可能执行一条查…

1.安装与部署 对mapred和yarn文件进行配置 验证访问Hadoop   在六十准备好的环境下给master (nn01)主机添加ResourceManager的角色,在node1,node2,node3上面添加NodeManager的角色 1.1 安装与部署hadoop   1)配置mapred-site(nn01上面操作) nn01 ~]# cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ hadoop]# mv mapred-site.xml.template map…

yarn 是在工作中离不开的工具,但在工作中,很多人基本只会使用 yarn install,而且会手动删除 node-modules,或删除 yarn.lock 文件等不规范操作.本文将从一些基础的知识点开始介绍,循序渐进的让你对 Yarn 有一个更深入的了解,来保证规范的使用yarn,避免一些隐藏bug的产生. 本文主要介绍以下知识: 什么是registry 依赖的版本含义及写法 依赖类型及区别(devDependences,devDependences,peerDependences, op…

前言 任何计算任务的运行都离不开计算资源,比如CPU.内存等,那么如何对于计算资源的管理调度就成为了一个重点.大数据领域中的Hadoop之所以一家独大,深受市场的欢迎,和他们设计了一个通用的资源管理调度平台Yarn密不可分,那Yarn是如何做进行资源管理的呢?它的通用性体现在哪里呢?它是如何保证Hadoop绝对的统治地位的呢?希望看了本文你心中有了答案. YARN简介 在早期的Hadoop 1.0时代是没有Yarn这东西的,计算任务MapReduce程序分发到大数据集群中是通过 TaskTrac…