Author: kwu 查看yarn当前执行任务列表.可使用例如以下命令查看: yarn application -list 如需杀死当前某个作业,使用kill application-id的命令例如以下: yarn application -kill application_1437456051228_1725

主要完成hadoop集群搭建和yarn上运行flink 1.搭建hadoop伪集群 主要是搭建hadoop MapReduce(yarn)和HDFS 1.1 下载&配置环境变量 这里下载的hadoop二进制包为 2.7.7,下载后解压到本地,假设是/usr/hadoop/hadoop-2.7.7 #HADOOP VARIABLES START export HADOOP_INSTALL=/usr/hadoop/hadoop-2.7.7 export HADOOP_HOME=$HADOOP_INS

y欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 “spark已经比较头痛了,还要将其运行在yarn上,yarn是什么,我一点概念都没有哎,再怎么办啊.不要跟我讲什么原理了,能不能直接告诉我怎么将spark在yarn上面跑起来,I'm a dummy, just told me how to do it.” 如果你和我一样是一个对形而上的东西不是太感兴趣,而只纠结于怎么去做的话,看这份guide保证不会让你失望, :). 前期准备 本文所有的操作基于arch linux,保证下述软件已经安装 jdk

当我们将作业提交到hadoop 的集群上之后,我们会发现一个问题就是无法通过web查看job运行情况,比如启动了多少个map任务,启动多少个reduce任务啊,分配多少个conbiner等等.这些信息都是作业在运行是可以查看的.而我的想要的就是能够通过远程的web可以查看到作业job的运行情况,以及它的详细信息.下面介绍一下查看的方式: 1.当你提交作业时,我们首先通过命令行的方式提交作业后,我们可以打开Yarn的web界面,如下图所示: 在这个页面上可以看到作业的提交情况,若你提交作业之后会出

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

在项目组中做ETL开发时,经常会被问到:“现在ETL跑到哪一个Package了?” 为了缩短ETL运行的时间,在ETL的设计上,经常会使用并发执行模式:Task 并发执行,Package并发执行.对于Package 并发执行模式,实现方式是:在SSIS Server上部署Package Job,每个Job Step执行一个Package Manager,该Package Manager以并发方式调用Execute Package Task,因此,在同一时间存在多个Child packages同时

可以使用ps命令.它能显示当前运行中进程的相关信息,包括进程的PID.Linux和UNIX都支持ps命令,显示所有运行中进程的相关信息. ps命令能提供一份当前进程的快照.如果想状态可以自动刷新,可以使用top命令. ps命令 输入下面的ps命令,显示所有运行中的进程: 1 # ps aux | less 其中, -A:显示所有进程 a:显示终端中包括其它用户的所有进程 x:显示无控制终端的进程 任务:查看系统中的每个进程. 1 2 # ps -A # ps -e 任务:查看非root运行的进程

如何在Linux中查看所有正在运行的进程 FROM:http://os.51cto.com/art/201101/244090.htm 进程是一个其中运行着一个或多个线程的地址空间和这些线程所需要的系统资源.在Linux系统中有很多命令.那么哪些命令可以查看所有运行中的进程呢?让我们听飞哥介绍一下. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 你可以使用ps命令.它能显示当前运行中进程的相关信息,包括进程的PID.Linux和UNIX都支持ps命令,显示所有运行中

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm 如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境,那么只需要下载相应版本的Spark,解压之后做为Spark客户端即可. 需要配置Yarn的配置文件目录,export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中. 运行命令: cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell \ --master yarn-client

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

在传统的MapReduce中, Jobtracker同时负责作业调度(将任务调度给对应的tasktracker)和任务进度管理(监控任务, 重启失败的或者速度比较慢的任务等). YARN中将Jobtracker的责任划分给两个独立的守护进程: 资源管理器(resource manager)负责管理集群的所有资源, 应用管理器(application master)负责管理集群上任务的生命周期. 具体的做法是应用管理器向资源管理器提出资源需求, 以container为单位, 然后在这些contai

  在之前的一篇文章我们介绍了如何编写在yarn集群提交运行应用的AM的yarnClient端,现在我们来继续介绍如何编写在yarn集群控制应用app运行的核心模块 ApplicationMaster.   首先,介绍下我们要在yarn集群上运行的应用程序 HelloWorld. 这个应用很简单,就是一个主函数,启动的时候打印一句话表明应用已经启动,结束的时候打印一句话表明应用运行结束.   现在我们要用AM把这个应用在YARN集群上运行起来.   上篇文章我们写到 用 YarnClient 提

Linux查看非root运行的进程 youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ ps -U root -u root -N PID TTY TIME CMD 663 ? 00:00:00 dbus-daemon 713 ? 00:00:00 rsyslogd 730 ? 00:00:00 avahi-daemon 736 ? 00:00:00 avahi-daemon 987 ? 00:00:00 kerneloops 1043 ? 00:00:00

Linux查看当前正在运行的进程 youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ ps PID TTY TIME CMD 2576 pts/0 00:00:00 bash 2695 pts/0 00:00:00 ps youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ ps -aux | grep java youhaid+ 2722 0.0 0.0 15956 912 pts/0 S+ 23:12 0:00 grep

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

1.MRv2结构—Yarn模式运行机制 Client---客户端提交任务 ResourceManager---资源管理 ---Scheduler调度器-资源分配Containers ----在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler先进先出调度器 ,Capacity Scheduler容量调度器,FairS cheduler公平调度器. FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,

https://alibaba.github.io/arthas/ Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱. 当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决: 这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception? 我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了? 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有

目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 下载 2 3.2. 安装 2 3.3. 配置 3 3.3.1. 修改conf/spark-env.sh 3 4. 启动Spark 3 4.1. 运行自带示例 3 4.2. SparkSQL Cli 4 5. 和Hive集成 4 6. 常见错误 5 6.1. 错误1:unknown queue: thequeue 5 6.2. SPARK

ylbtech-Java-Runoob-高级教程-实例-环境设置实例:4.Java 实例 – 如何查看当前 Java 运行的版本? 1.返回顶部 1. Java 实例 - 如何查看当前 Java 运行的版本?  Java 实例 我们可以使用 -version 参数来查看当前 Java 的运行版本,命令如下: java -version 以上代码实例输出结果为: java version "1.6.0_13" Java(TM) SE Runtime Environment (build

在docker上安装mysql有两种方式 1.通过Dockerfile构建 2.直接在docker hub上拉取镜像安装 =================本篇采用方法2===================== 1.搜索查找docker hub上的mysql镜像 docker search mysql 2.拉取官方镜像 标签为5.7,在此之前,先创建一个mysql目录,在目录中拉取 问题:在拉取过程中会出现龟速的问题 解决问题的方法:https://www.cnblogs.com/sxdcga