hadoop yarn 知识点

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yarn 简介: Yarn是一个分布式的资源管理系统,用以提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存.IO.网络.磁盘等.其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足.最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2…

Hadoop YARN 100-1知识点

0 YARN中实体资源管理者(resource manager, RM) 长时间运行的守护进程,负责管理集群上资源的使用节点管理者(node manager, NM) 长时间运行的守护进程,在集群的所有节点上运行,负责监视容器容器(container) 在受限的资源集合(内存.CPU等)下执行应用相关的进程 1 YARN应用 1.1 运行 (1) 客户端联系RM,请求运行应用master(application master, AM)进程. (2) RM定位可用NM,并在NM上启动容器并在…

hadoop yarn running beyond physical memory used

老是报物理内存越界,kill container,然后把yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设成2048就好了跟这个yarn.nodemanager.pmem-check-enabled参数应该也有关系在这篇文章中得到启发:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/ 调度和隔离 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存…

Hadoop YARN配置参数剖析—RM与NM相关参数

注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1. ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemana…

Hadoop Yarn内存资源隔离实现原理——基于线程监控的内存隔离方案

注:本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明. Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰.目前支持两种类型的资源隔离:CPU和内存,对于这两种类型的资源,Yarn使用了不同的资源隔离方案. 对于CPU而言,它是一种“弹性”资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup:对于内存而言,它是一种“限制…

hadoop错误org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException Unauthorized request to start container

错误: 14/04/29 02:45:07 INFO mapreduce.Job: Job job_1398704073313_0021 failed with state FAILED due to: Application application_1398704073313_0021 failed 2 times due to Error launching appattempt_1398704073313_0021_000002. Got exception: org.apache…

hadoop Yarn 编程API

客户端编程库: 所在jar包: org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClient 使用方法: 1 定义一个YarnClient实例: private YarnClient client: 2 构造一个Yarn客户端句柄并初始化 this.client = YarnClient.createYarnClient(); client.ini(conf)3 启动Yarn yarnClient.start()4 获取一个新的application id YarnClien…