1.检查是否正确的启动了resourcemanager服务 若是没有启动,请检查yarn-site-xml配置 2.若是启动了 1.检查客户机和虚拟机之间是否能够相互ping通 2.检查虚拟机防火墙是否关闭 3.排查 1.首先,各个虚拟机和客户端之前都能ping通,虚拟机都能上外网,说明网络没有问题. 2.各个虚拟机自己的防火墙已经关闭. 3.在外网可以连接22端口和50070端口 4.解决 通过命令:netstat -tpnl | grep java  发现 那么通过在本机通过127.0.0.

现象: 访问yarn:8088页面发现一直有任务在跑如图: 用户为dr.who,问下内部使用人员,都没有任务在跑: 结论: 恭喜你,你中毒了,攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警 用top命令发现cpu使用了360%多,系统会很卡. 解决办法: 1,通过查看占用cpu高得进程,kill掉此进程 2,检查/tmp和/var/tmp目录,删除java.ppc.w.conf等异常文件 3 ,通过

以下基于 hadoop版本 hadoop-2.8.4 给各个节点打标签 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels fastcpu,normal # 是否独占默认是true,不独占其他队列就可以normal标签资源 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels "fastcpu,normal(exclusive=false)" yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode "container-1

2018的最后一个工作日,是在调式和诊断问题的过程中度过,原本可以按时下班,毕竟最后一天了,然鹅,确是一直苦苦挣扎. 废话不多说,先描述一下问题:有一套大数据环境,是CDH版本的,总共4台机子,我们的应用程序与大数据集群之前已经集成完毕,调试没有问题,可以运行Spark任务.而与这个集群集成是17年下半年的事了,这次升级后,发现无法正确的执行任务,不管是程序提交的还是用示例程序SparkPi,或者手动用spark-submit提交,都是执行失败,且Yarn框架调度执行两次.主要错误提示如下: D

* 面试答案为LZ所写,如需转载请注明出处,谢谢. * 这里不涉及HiveSQL和HBase操作的笔试题,这些东西另有总结. 1.MR意义. MR是一个用于处理大数据的分布式离线计算框架,它采用”分而治之“的思想. 在分布式计算中,将分布式存储.分布式计算.负载均衡等复杂问题高度抽象成map和reduce两个过程. MR存在的意义在于它使得计算更廉价,大规模数据计算不再需要高级商用机器. 其次是这个软件的现成实现可以把程序员的精力集中在业务开发上,节省开发时间. 2.简述MR过程. MapRed

日常的大数据使用都是在服务器命令行中进行的,可视化功能仅仅依靠各个组件自带的web界面来实现,不同组件对应不同的端口号,如:HDFS(50070),Yarn(8088),Hbase(16010)等等,而大数据的组件又有很多,为了解决某个问题,常常需要结合多个组件来使用,但是每个组件又有独立的web界面进行可视化,这时,如果有一个统一的web界面来管理并可以开发所有大数据的组件是非常方便的,而Hue正是这样的工具,它管理的大数据组件包括:HDFS.HBase.Hive.Pig.Sqoop.Spar

hue定义: HUE=Hadoop User Experience 个人理解:可视图的webui界面,方便大数据技术之间的CRUD操作. 官方定义:Hue是一个能够与Apache Hadoop交互的Web应用程序.一个开源的Apache Hadoop UI. 特性: 一个HDFS的文件浏览器,一个MapReduce/YARN的Job浏览器,一个 HBas的浏览器,Hive,Pig,Cloudera Impala 和 Sqoop2 的查询编辑器.它还附带了一个Oozie的应用程序,用于创建和监控工

=================== =============================== ----------------hadoop集群搭建 ----------------------- ====================== =========================== 192.168.75.7 255.255.255.0 192.168.75.2 00:50:56:27:0C:F1 ----------------------虚拟机基础配置 --------

Hue Web应用的架构 Hue 是一个Web应用,用来简化用户和Hadoop集群的交互.Hue技术架构,如下图所示,从总体上来讲,Hue应用采用的是B/S架构,该web应用的后台采用python编程语言别写的.大体上可以分为三层,分别是前端view层.Web服务层和Backend服务层.Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用. Hue整合大数据技术栈架构 由于大数据框架很多,为了解决某个问题,一般来说会用到多个框架,但是每个框架又都有自己的web UI监控界面,对应着不同的

用户为dr.who,问下内部使用人员,都没有任务在跑: 结论: 恭喜你,你中毒了,攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警 用top命令发现cpu使用了360%多,系统会很卡. 解决办法: 1,通过查看占用cpu高得进程,kill掉此进程 2,检查/tmp和/var/tmp目录,删除java.ppc.w.conf等异常文件 3 ,通过crontab -l 查看有一个* * * * * wget

yarn集群8088端口被攻击挖矿 https://www.jianshu.com/p/a2d6b0d827ab https://blog.csdn.net/lm709409753/article/details/80540715 https://labitacoranet.wordpress.com/2018/05/16/forensic-analysis-of-a-cryptocurrency-mining-attack-in-a-big-data-cluster/

一.本文思路 [1].配置java环境–JDK12(Hadoop的底层实现语言是java,hadoop运行需要JDK环境) [2].安装Hadoop 1.解压hadop 2.配置hadoop环境变量 3.配置Hadoop文件 二.所需下载文件 [1]JDK下载地址 [2]Hadoop下载地址-推荐binary版本是提前编译好的 [3]hadoop在windows上运行需要winutils支持和hadoop.dll等文件 在github仓库中找到对应版本的二进制库hadoop.dll和winuti

1.检查是否正确的启动了resourcemanager服务 若是没有启动,请检查yarn-site-xml配置 2.若是启动了 1.检查客户机和虚拟机之间是否能够相互ping通 2.检查虚拟机防火墙是否关闭 3.排查 1.首先,各个虚拟机和客户端之前都能ping通,虚拟机都能上外网,说明网络没有问题. 2.各个虚拟机自己的防火墙已经关闭. 3.在外网可以连接22端口和50070端口 4.解决 通过命令:netstat -tpnl | grep java  发现 那么通过在本机通过127.0.0.

参考: https://www.wangbokun.com/%E8%BF%90%E7%BB%B4/2019/09/02/%E6%8C%96%E7%9F%BF%E7%97%85%E6%AF%92.html  GG https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/9173253.html  GG 公司周末监控软件,监控到CDH集群两太节点的CPU使用率突然上升占满. 解决步骤: 1/ 查找CPU占有量最大的进程,发现是yarn用户起的.并伪装成sysupdate 2/ cr

试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个

hadoop2.x改进了hadoop1.x的架构, 具体yarn如何工作以及改进了什么可以在网上学, 这里仅记录我个人搭建的问题和理解,希望能帮助遇到困难的朋友. 在开始前,必须了解yarn版本的mapreduce框架基础组件包括1个resourcemanager和每个slave上各1个nodemanager,其他进程均由mapreduce任务动态创建. 1,怎么简单高效的部署分布式集群? 答:先在1台机器上准备好hadoop和java环境,将java和hadoop的jar包环境变量写到.bas

http://bbs.csdn.net/topics/390891983 yarn-site.xml <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>192.168.X.X:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address<

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction(简介) Architecture(架构) RM Failover(RM 故障切换) Recovering prevous active-RM's state(恢复之前活动的RM的状态) Deployment(部署) Configurations(配置) Admin commands(管理命令) ResourceManager Web UI services(RM Web UI服务) We

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

Hadoop YARN版本:2.2.0 关于hadoop yarn的环境搭建可以参考这篇博文:Hadoop 2.0安装以及不停集群加datanode hadoop hdfs yarn伪分布式运行,有如下进程 ResourceManager NodeManager NameNode SecondaryNameNode 写一个mapreduce示例,在yarn上跑,wordcount数单词示例 代码在github上:https://github.com/huahuiyang/yarn-demo 步骤

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输