在Yarn中,JobTracker被分为两部分:ResourceManager(RM)和ApplicationMaster(AM). MRv1主要由三部分组成:编程模型(API).数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)和运行环境(JobTracker和TaskTracker);Yarn继承了MRv1的编程模型和数据处理引擎,改变的只是运行环境,所以对编程没有什么影响. RM负责资源调度,AM 负责任务调度. RM负责整个集群的资源管理与调度:Nodemanager(NM)负责单个节…

原文见  http://xiguada.org/yarn-application_run/ 本节简单描述了一个Application在YARN上的执行流程,希望对初识YARN的同学提供一些帮助. 图1 Application执行流程 客户端提交作业到RM. RM在调度器中创建一个新的AppAttempt,维护该作业的信息. NM1向RM发送心跳,RM把ApplicationMaster分配到该NM1. RM通过RPC调用NM1的startcontainer方法. NM1启动AM. AM启动后向R…

Yarn引入案例 1.学生找院长报到,院长给学生一个学号 2.院长比较忙,继续找主任处理学生事务 3.系主任找院办给学生分配资源(书本) 4.主任找张老师教授java 5.张老师给学生安排座位 6.学生向主任反馈学习情况 7.主任向院长反馈学生信息 8.家长找院长询问孩子学习情况,院长找主任向家长解释 Yarn的执行流程 <1>client找ResourceManager提交作业,ResourceManager向client分配一个Jobid(注:ApplicationsManager和Res…

组件:cdh5.14.0 spark是自己编译的spark2.1.0-cdh5.14.0 第一步:确认spark-defaults.conf中添加了如下配置: spark.shuffle.service.enabled true //启用External shuffle Service服务 spark.shuffle.service.port //Shuffle Service服务端口,必须和yarn-site中的一致 spark.dynamicAllocation.enabled true /…

   yarn是什么?为什么会产生yarn,它解决了什么问题? 答:yarn是作业调度和集群资源管理的一个框架. 首先对之前的Hadoop 和 MRv1 简单介绍如下: Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动).图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件. 图 1. Hadoop 集群架构的简单演示 一个 Hadoop 集群可分解为两个抽象实体:MapReduce 引擎和分布式文件…

1.概述 Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序. Yarn的架构如下图所示: 从Yarn的架构图来看,他主要由ResourceManager.NodeManager.ApplicationMaster和Container等一下几个组件构成. 1)ResourceManager Yarn分层结构的本质是ResourceManager,这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计…

服务功能 ResouceManager:     1.处理客户端的请求     2.启动和监控ApplicationMaster     3.监控nodemanager     4.资源的分配和调度 Nodemanager     1.处理单个节点的资源管理     2.处理来自ResouceManager的命令     3.处理来自ApplicationMaster的命令 ApplicationMaser     1.为应用程序申请资源,并分配给内部任务     2.任务的监控和容错 Cont…

HDP版本:2.6.4.0 Kylin版本:2.5.1 机器:三台 CentOS-7,8G 内存 Kylin 的计算引擎除了 MapReduce ,还有速度更快的 Spark ,本文就以 Kylin 自带的示例 kylin_sales_cube 来测试一下 Spark 构建 Cube 的速度. 一.配置Kylin的相关Spark参数 在运行 Spark cubing 前,建议查看一下这些配置并根据集群的情况进行自定义.下面是建议配置,开启了 Spark 动态资源分配: ## Spark conf…

1.官方网站下载spark 1.5.0的源码 2.根据官方编译即可. export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.6.0 -DskipTests clean package ./make-distribution.sh --name custom-spark --tgz -Ph…

在YARN上开发长服务,需要注意fault-tolerance,本篇文章对appmaster的平滑重启的一个参数做了解析,如何设置可以有助于达到appmaster平滑重启. 在yarn-site.xml有个参数 /** * The maximum number of application attempts. * It's a global setting for all application masters. */ yarn.resourcemanager.am.max-attempts 一…