1.Client 向 YARN 提交应用程序,其中包括 ApplicationMaster 程序及启动 ApplicationMaster 命令2.ResourceManager 为该 ApplicationMaster 分配第一个 Container,并与对应的 NodeManager 通信,要求它在这个 Container 中启动应用程序的 ApplicationMaster3.ApplicationMaster 向ResourceManager 注册4.ApplicationMaster

目录 第一节 Kafka 集群 Kafka 集群搭建 Kafka 集群快速搭建 第二节 集群管理工具 集群管理工具 集群 Issues 第三节 使用命令操纵集群 第四节 Kafka 术语说明 第五节 Kafka 集群工作原理 总结 第一节 Kafka 集群 如果你是开发, 对搭建kafka集群没什么兴趣, 可以跳过这一章, 直接看明天的内容. 如果你觉得多了解一点没有什么坏处的话, 请继续看下去. 提醒一下, 本章图多 Kafka 集群搭建 概述 kafka集群的搭建还是比较繁琐的, 虽然只是下

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

这里分两部分,第一部分是NameNode HA,第二部分是ResourceManager HA (ResourceManager HA是hadoop-2.4.1之后加上的) NameNode HA 1.启动Zookeeper zkServer.sh start可以用zkServer.sh status查看状态(看看该节点是不是leader还是follower) 2.在hadoop001上执行,格式化ZooKeeper集群,目的是在ZooKeeper集群上建立HA的相应节点 hdfs zkfc -

云梯开发人员在云梯Yarn集群的搭建和维护过程中做了许多工作,本文选择这期间部分较为典型的问题,通过对这些问题的分析和解决方案,为大家分享分布式系统问题调查的经验. 调查的问题 1. 2013年初引入社区0.23时,调查ResourceManager运行过程汇总突然挂掉的问题 现象:监控报警,线上运行的RM突然挂掉,RM异常日志如下, 2012-12-17 17:20:28,294 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.Resou

一.前述 有了上次hadoop集群的搭建,搭建yarn就简单多了.废话不多说,直接来 二.规划 三.配置如下 yarn-site.xml配置 <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制    </property><property>   <

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar

hadoop集群搭建中配置了mapreduce的别名是yarn [hadoop@master01 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml [hadoop@master01 hadoop]$ vi mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.framework.name </name> <value>yarn</value> </pro

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.

一 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,采用master/slave架构,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM). >ResourceManager负责所有资源的监控.分配和管理,运行在主节点: >NodeManager负责每一个节点的维护,运行在从节点: >ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,只有在有任务正在执行时存在. 对于所有的applicati

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自

本文翻译翻译自http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html 具体的实践,请参阅:搭建两个节点的简单hdfs集群. 译注:仅仅是翻译,内容关于搭建一个纯净,简单的hadoop集群.实际的集群,需要考虑高可靠,性能,安全. 参考:高可靠 安全(保全):保全模式 和 服务器级别授权 1.目的 告诉读者如何搭建具有几个节点或者成千上万个节点的集群. 但不包含高可靠和保全内容

实验版本:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 本次实验主要是想在已有的Hadoop集群上使用Spark,无需过多配置 1.下载&解压到一台使用spark的机器上即可 2.修改配置文件 vi ./conf/spark-env.sh export HADOOP_HOME=/share/apps/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 3.测试验证spark正常运行 ./bin/spark-submit --maste

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提

我的一篇文章<深入剖析阿里巴巴云梯YARN集群> 已经发表在程序员2013年11月刊中, 原文链接为http://www.csdn.net/article/2013-12-04/2817706--YARN. 欢迎大家阅读与评论!

两张表链接操作(分布式缓存): ----------------------------------假设:其中一张A表,只有20条数据记录(比如group表)另外一张非常大,上亿的记录数量(比如user表)----------------------------------策略:将数据集小的文件直接装载到内存,然后迭代大文件记录: 分布式缓存的两种角度理解(针对较小数据集):1.将文件不切块,直接存储到各个节点上的本地磁盘中,这种模式的缓存只是减少了网络IO,磁盘IO并没有减少:2.将文件不切块

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

将user表.group表.order表关:(类似于多表关联查询) 测试准备: 首先同步时间,然后 开启hdfs集群,开启yarn集群:在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user表.group表.order表的文件: user文件: group文件: order文件: 测试目标: 得到3张表关联后的结果: 测试代码: 一定要把握好输出键值的类型,否则有可能造成有输出目录,但是没有文件内容的问题: package com.mmzs.bigdata.yarn.mapre

只有mapTask任务没有reduceTask的情况: 测试准备: 首先同步时间,然后 开启hdfs集群,开启yarn集群:在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user文件: user是存了数据的文件,内容如下: (导入hadoop-2.7.3-All.jar包)  测试目标: 让groupId排在数据的第一列: 测试代码: outValue = NullWritable.get();//其内部定义决定了只能调用get方法初始化 package com.mmzs.bi