场景:根据不同项目或不同用户,对yarn资源队列进行划分,达到资源管控,任务管控的目的 yarn资源队列参数设置 当设置为 true 时,如果未指定池名称,Fair Scheduler 将会使用用户名作为默认的池名称,当设置为 false 时,所有应用程序都在一个名为 default 的共享池中运行,设置成false是为了不根据用户名而自动分配资源池 yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue false 设置为 true 时,将使用默认设置创建在应用程序

目录 Yarn 生产环境核心参数配置案例 需求 修改yarn-site.xml配置 分发 重启集群 执行WordCount程序 Yarn 生产环境核心参数配置案例 调整下列参数之前要拍摄Linux快照(就是保留之前的状态),否则后续的案例,还需要重写集群 右键-拍摄快照 右键-恢复到快照 需求 从1G数据中,统计每个单词出现次数.服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程. 1G/128M=8个MapTask 1个ReduceTask 1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个/3

目录 Yarn 生产环境核心配置参数 ResourceManager NodeManager Container Yarn 生产环境核心配置参数 ResourceManager 配置调度器 yarn.resourcemanager.scheduler.class 默认是容量调度器 ResourceManager处理调度器请求的线程数量 ResourceManager处理client请求的线程数量 yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count

Yarn 工作架构 最近随着集群大家开始频繁使用集群,资源调度的问题越发的凸显出来.需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理,以及到底在背后做了一些什么事情. 来看一下下面这张图. yarn 里面有两个大的角色,这个也很容易在 yarn 里面的配置看到. 一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配,他会往 Node Manager 分配一个 App Master. 然后 App Master 会向 Resource Manager 申请资源.这个时候 R

Spark-shell启动报错      具体报错如下: 在CDH  YARN 中修改以下两个配置: yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 2048 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 4096 然后重启集群 参考资料https://blog.csdn.net/mao_2110901055/article/details/65629532

一. 部署读写分离的契机 目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上,与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin,原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本.解决方案如下 1. 升级整体CDH版本,从而获得高版本Hbase(方案风险太大) 2. 把Hbase从CDH单独剥离出来,用原生的Hbase高版本替代(方案缺点是管理Hbase不方便,原有的应用难迁移) 3. Kylin读写分离(经验证,CDH5.6的Hbase支持Kylin建CUBE,但无法读(api不兼容),所以只需在

目录 · 概况 · Hadoop · 云计算 · 大数据 · 数据挖掘 · 手工搭建集群 · 引言 · 配置机器名 · 调整时间 · 创建用户 · 安装JDK · 配置文件 · 启动与测试 · Cloudera Manager · 原理 · Hadoop架构 · 性能调优 · 硬件选型 · 操作系统调优 概况 Hadoop 1. ASF(Apache软件基金会)给出定义:Hadoop软件库是一个框架,允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进行分布式计算. 2. Hadoop生态圈 a) H

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视

spark源码位置:https://github.com/apache/spark Spark Core核心RDD及编程 什么是RDD:1.是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法2.带泛型的,可以支持多种类型:例如可以传入string,person,user3.弹性分布式数据集,一个不可变的,可并行操作的元素分区集合 RDD都有五个主要特性:1.-分区列表:一个RDD由多个分区(partition)构成2.-计算每个分区(partition)

在cdh 上安装spark on yarn 还是比较简单的,不需要独立安装什么模块或者组件. 安装服务 选择on yarn 模式:上面 Spark 在spark 服务中添加 在yarn 服务中添加 getWay 后重新 启动服务端 用hdfs 用户进入 spark bin 目录 cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin 执行 ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --maste

CDH集群中YARN的参数配置 前言:Hadoop 2.0之后,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来.而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度,建议使用Yarn. CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相关的中文说明,本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参

一.CPU配置: ApplicationMaster 虚拟 CPU内核 yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores ApplicationMaster占用的cpu内核数(Gateway--资源管理 ) //一般设置1个核,如果想启动时候快一点可以多设置核数,但它不管资源分配,所以只要保证任务执行过程中不挂就可以了 容器虚拟 CPU内核 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores //单 个NodeManager 最大能分配的c

安装hadoop需要jdk依赖,我这里是用jdk8 jdk版本:jdk1.8.0_151 hadoop版本:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hadoop下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1qZNeVFm 密码:ciln jdk下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1qZLddl6 密码:c9w3 一切准备好以后,开始安装 1.上传hadoop软件包和jdk软件包到Linux系统指定目录:/opt/softwares/cdh 2.

Yarn-cluster VS Yarn-client 从广义上讲,yarn-cluster适用于生产环境:而yarn-client适用于交互和调试,也就是希望快速地看到application的输出. 在我们介绍yarn-cluster和yarn-client的深层次的区别之前,我们先明白一个概念:Application Master.在YARN中,每个Application实例都有一个Application Master进程,它是Application启动的第一个容器.它负责和Resource

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其他的配置跟HDFS-HA部署方式完全一样.但JournalNOde的配置不一样>hadoop-cluster1中的nn1和nn2和hadoop-cluster2中的nn3和nn4可以公用同样的journalnode但dfs.namenode.shared.edits.dir配置不能相同.hadoop-cluster1中的nn1和nn2配置如下: hdfs ha federation启动/关闭流程在nn1,nn2两个节点上如下操作step1:在各个journalnode上,启动journalno

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离线安装Cloudera Manager 5和CDH5(最新版5.1.3) 完全教程 关于CDH和Cloudera Manager CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境. Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集

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