一个Applciation运行在YARN上的流程为,从YARN Client向ResourceManager提交任务,将Applciation所需资源提交到HDFS中,然后ResourceManager启动APPMaster,APPMaster通知各个NodeManager启动container执行具体到计算任务.在启动container之前需要从HDFS上下载该container执行所依赖的资源,这些资源包括jar.依赖的jar或者其它文件,这个过程就称为资源本地化(Resource Loca…

关键词:yarn 资源分配 mapreduce spark 简要指南 适合不想看太多原理细节直接上手用的人. 基本原则: container分配的内存不等于机器实际用掉的内存.NM给container分配的内存是预留这么多内存,但实际用多少取决于你的-Xmx加上你的堆外内存.大部分堆外内存使用不多的情况下,实际主要就是JVM堆内存. container内存是按yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的整数倍分配的,用户设置的内存不足整数倍会向上取整,并且不会超过 …

http://www.socc2013.org/home/program http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/   Hadoop V1.0的问题 Hadoop被发明的时候是用于index海量的web crawls, 所以它很适应那个场景, 但是现在Hadoop被当作一种通用的计算平台, 这个已经超出当初它被设计时的目标和scope. 所以Hadoop作为通用的计算平台有两个主要的缺点, 计算模型和资源…

name value description yarn.ipc.client.factory.class   Factory to create client IPC classes. yarn.ipc.serializer.type protocolbuffers Type of serialization to use. yarn.ipc.server.factory.class   Factory to create server IPC classes. yarn.ipc.excepti…

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co…

日志 --排错 .log:通过log4j记录的,记录大部分应用程序的日志信息 .out:记录标准输出和标准错误日志,少量记录     hdfs 常用shell     -ls     -put <localsrc> ... <dst>   上传     -cat   -text   查看文件内容     -mkdir [-p]      -mv     -cp     -du     -chmod     认识一些重要的配置选项: namenode 元数据?? datanode 数…

本文转自:http://www.itweet.cn/2015/07/24/yarn-resources-manager-allocation/ Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责…

Spark On Yarn的优势 每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行 1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池 2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类.隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略 3. Yarn可以自由地选择executor数量 4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark…

一.第一步当然是配置YARN HA,这在使用ambari管理时很简单,这里不在赘述. 二.建立HAWQ的专用资源队列queue 不要手工编辑scheduler设置,最方便的当然是使用queue manager,入口看图. 添加一个hawq_queue 三.重启受影响的yarn服务 添加或修改queue之后,ambari管理界面中会有提示,点击重启即可. 四.编辑hawq的配置文件 1,修改hawq-site.xml中hawq_global_rm_type值为yarn <property> &l…

Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源. 在YARN集群中,平衡内存.CPU.磁盘的资源的很重要的,根据经验,每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用. 内存配置…

MRv1 VS MRv2 MRv1: - JobTracker: 资源管理 & 作业控制- 每个作业由一个JobInProgress控制,每个任务由一个TaskInProgress控制.由于每个任务可能有多个运行实例,因此,TaskInProgress实际管理了多个运行实例TaskAttempt,每个运行实例可能运行了一个MapTask或ReduceTask.每个Map/Reduce Task会通过RPC协议将状态汇报给TaskTracker,再由TaskTracker进一步汇报给JobTrac…

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO…

原文链接:Voidbox – Docker on YARN 读了此文,收获良多,翻译之,方便以后查看~ 文章介绍了Hulu北京大数据团队开发的Docker On YARN实现:Voidbox,一种基于Docker,运行在YARN上的DAG计算框架,已在hulu多条生产线上使用,效果明显. -------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------…

一.shuffle机制 1.概述 (1)MapReduce 中, map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段,是 MapReduce 框架中最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle:(2)Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,缓存):(3) 具体来说:就是将 maptask 输出的处理结果数据,分发给 reducetask,并在分发的过程 中,对数据按 key 进行了分区和排序:    2.主要流程 3.详细流程 (1)maptask 收集我们的 map()…

本文翻译自http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html 译注:原文说得有些过于简单的,并且有些混乱. yarn由两个部分的守护程序构成:资源管理.调度/监控. 这样就要求有个全局资源管理器(resoureManager-rm)和与应用一一对应的管理程序(applicationMaster-am). 一个应用要么是一个作业,要么就是由作业构成的dag(多个job--多个job) Yarn的数据…

This is a guide to migrating from Apache MapReduce 1 (MRv1) to the Next Generation MapReduce (MRv2 or YARN). See the following sections for more information: Introduction Terminology and Architecture For MapReduce Programmers: Writing and Running Job…

http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.6.4/bk_installing_manually_book/content/rpm-chap1-11.html [root@hdp01 scripts]# python hdp-configuration-utils.py -c 16 -m 256 -d 10 -k False Using cores=16 memory=256GB disks=10 hbase=False Profile…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_…

As part of HDP 2.0 Beta, YARN takes the resource management capabilities that were in MapReduce and packages them so they can be used by new engines.  This also streamlines MapReduce to do what it does best, process data.  With YARN, you can now run …

最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来 一.yarn的介绍 YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成.ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行统一管理和调度.当在处理一个作业时ResourceManager会在NodeManager所在节点创建一全权负责单个作业运行和监控的程序ApplicationMaster. 1.ResouceManager(简…

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1…

RDIFramework.NET V2.9版本多语言的实现 现在是国际化时代,软件也不能落后.一个公司里很可能会有老外,也可能有台湾的朋友,他们用软件的习惯都不一样,若同样一个软件同时能适应多种语言文化,那是想当的理想了,最起码能比较完善的支持英文版本,大家用起来也会舒服一些. RDIFramework.NET框架中的多语言包,目前是按XML文件的方式进行组织,方便用户自由定义语言包.XML 语言包的好处主要就是客户修改起来容易,直接用记事本就可以修正了,没必要又重新编译源码啥的,非常省事.我们…

参见 HDP2.4安装(五):集群及组件安装 ,安装配置的spark版本为1.6, 在已安装HBase.hadoop集群的基础上通过 ambari 自动安装Spark集群,基于hadoop yarn 的运行模式. 目录: Spark集群安装 参数配置 测试验证 Spark集群安装: 在ambari -service 界面选择 “add Service",如图: 在弹出界面选中spark服务,如图: "下一步”,分配host节点,因为前期我们已经安装了hadoop 和hbase集群,按向…

摘要 在Spark中,有Yarn-Client和Yarn-Cluster两种模式可以运行在Yarn上,通常Yarn-cluster适用于生产环境,而Yarn-Cluster更适用于交互,调试模式,以下是它们的区别   Spark插拨式资源管理 Spark支持Yarn,Mesos,Standalone三种集群部署模式,它们的共同点:Master服务(Yarn ResourceManager,Mesos master,Spark standalone)来决定哪些应用可以运行以及在哪什么时候运行,Sl…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,…

调试资源分配   Spark 的用户邮件邮件列表中经常会出现 "我有一个500个节点的集群,为什么但是我的应用一次只有两个 task 在执行",鉴于 Spark 控制资源使用的参数的数量,这些问题不应该出现.但是在本章中,你将学会压榨出你集群的每一分资源.推荐的配置将根据不同的集群管理系统(YARN.Mesos.Spark Standalone)而有所不同,我们将主要集中在YARN 上,因为这个Cloudera 推荐的方式.Spark(以及YARN) 需要关心的两项主要的资源是 CPU…

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark…

要想发挥Hadoop分布式.并行处理的优势,还须以分布式模式来部署运行Hadoop.单机模式是指Hadoop在单个节点上以单个进程的方式运行,伪分布模式是指在单个节点上运行NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTracker.SeconderyNameNode5个进程,而分布式模式是指在不同节点上分别运行上述5个进程中的某几个,比如在某个节点上运行DataNode和TaskTracker. 前面几步和单机部署一样,可以参照Hadoop学习------Hadoop安装方…

是一个并行计算框架(计算的数据源比较广泛-HDFS.RDBMS.NoSQL),Hadoop的 MR模块充分利用了HDFS中所有数据节点(datanode)所在机器的内存.CUP以及少量磁盘完成对大数据集的分布式计算.MapReduce将计算分为两个阶段: 通过将一个大的计算任务分割成若干个小任务(计算目标数据集的分割),每一个小任务会分配给所有的计算节点(datanode所在物理机器)完成对局部数据的归类和分析,我们通常把该阶段定义为Map阶段,在Map阶段结束后会在本地系统磁盘存储计算的临时结…