调用rest api杀死yarn上的应用 调用yarn reat api,通过app name 获取application id public static String getApplicationID(String appName){ String getAppsURL = "http://rm:8088/ws/v1/cluster/apps?queue=default"; String apps = HttpClient.doGet(getAppsURL); JSONObject

YARN DistributedShell源码分析与修改 YARN版本:2.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述 2 YARN DistributedShell不能满足当前需求 2.1 功能需求 2.2 YARN DistributedShell对需求的支持情况 2.3 需要对YARN DistributedShell进行的修改 3 YARN DistributedShell源码获取 4 YARN DistributedShell源码分析

运行脚本,提交job 往YARN提交Samza job要使用run-job.sh这个脚本. samza-example/target/bin/run-job.sh  --config-factory=samza.config.factories.PropertiesConfigFactory  --config-path=file://$PWD/config/hello-world.properties 这脚本的内容是什么呢? exec $(dirname $0)/run-class.sh or

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y

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_

1. 由脚本找到 RM 主类 这部分,我们从脚本作为入口去逐步深入ResourceManager源码. 从 Hadoop 官方文档 中可以看到 ResourceManager 的启动命令为: Usage: yarn resourcemanager [-format-state-store] COMMAND_OPTIONS Description -format-state-store Formats the RMStateStore. This will clear the RMStateSto

Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN.Kubernetes.Mesos 等集群部署模式,其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛.Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章,分为上.下两篇.本文基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型将介绍 Flink on YARN 应用启动全流程,并进行详细步骤解析.下篇将根据社区大群反馈,解答客户端和Flink Cluster的常见问题,分享相关问题的排查思路. Flink on YARN 流程图

Yarn metrics参数说明 获取Yarn jmx信息:curl -i http://xxx:8088/jmx Hadoop:service=ResourceManager,name=FSOpDurationsHadoop:service=ResourceManager,name=JvmMetricsHadoop:service=ResourceManager,name=ClusterMetricsHadoop:service=ResourceManager,name=RpcActivity

HttpClient client = new HttpClient(); Base64.Encoder encoder = Base64.getEncoder(); HttpMethod method = new GetMethod("http://hdp0:8080/api/v1/clusters/HDP/configurations"); method.addRequestHeader("Authorization", "Basic " +

(原文地址:http://hawq.incubator.apache.org/docs/userguide/2.1.0.0-incubating/troubleshooting/Troubleshooting.html)        本章描写叙述怎样解决HAWQ系统中常见的错误和问题. 一.查询性能问题         问题:查询慢.        原因:一个查询执行缓慢可能有多个原因. 比如,数据分布的位置.虚拟段的数量.查询使用的主机数量等都可能影响查询性能. 下面过程描写叙述怎样排查查询

react-start 基础知识 1.使用脚手架创建项目并启动 ​ 1.1 安装脚手架: npm install -g create-react-app ​ 1.2 使用脚手架创建项目: create-react-app antd-start-demo antd-start-demo为项目名. ​ 1.3 启动 npm start 2.npm转换为yarn ​ 2.1 安装yarn: npm install -g yarn ​ 2.2 获取yarn当前的镜像源: yarn config get

Apache Flink 源码解读(一) ​ By yyz940922原创 项目模块 (除去.git, .github, .idea, docs等): flink-annotations: flink注解 org.apache.flink.annotation 注解类 Experimental.java (实验性注解) package org.apache.flink.annotation; import java.lang.annotation.Documented; import java.

文章目录 Spark核心组件 Driver Executor Spark通用运行流程图 Standalone模式运行机制 Client模式流程图 Cluster模式流程图 On-Yarn模式运行机制 Client模式流程图 Cluster模式流程图 源码解读(多图版) Spark On-Yarn Cluster模式示例 1.SparkSubmit 2.Client 3.ApplicationMaster 4.CoarseGrainedExecutorBackend 源码解读(无图版) Spark

1 Spark Web UI Spark提供了一些基本的Web监控页面,对于日常监控十分有用. 通过http://master:4040(默认端口是4040,可以通过spark.ui.port修改)我们可以获得运行中的程序信息:(1)stages和tasks调度情况:(2)RDD大小及内存使用:(3)系统环境信息:(4)正在执行的executor信息. 如果想当Spark应用退出后,仍可以获得历史Spark应用的stages和tasks执行信息,便于分析程序不明原因挂掉的情况.可以开启Histo

1.Spark下载 https://archive.apache.org/dist/spark/ 2.上传解压,配置环境变量 配置bin目录 解压:tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/soft/ 改名:mv spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/ spark-2.4.5 配置环境变量:vim /etc/profile 添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/local/soft/spark

1.上传解压,配置环境变量 配置bin目录 2.修改配置文件 conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh 增加配置 export SPARK_MASTER_IP=master export SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_WORKER_CORES=2 export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 export SPARK_WORKER_MEMORY=2g export JAVA_HOME=/usr

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

flink on yarn的情况下配置的keytab文件会根据每次yarn application 分配taskmanager的变化都是不一样的,在部分场景下用户代码也需要获得keytab文件在yarn上的本地路径,可以通过以下方式拿到文件地址. final Map<String, String> ENV = System.getenv(); final String currDir = ENV.get("PWD"); log.info("Current work

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na

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

YARN资源调度器 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范