这篇文章主要介绍从命令行到任务在Driver端运行的过程 通过flink run 命令提交jar包运行程序 以yarn 模式提交任务命令类似于: flink run -m yarn-cluster XXX.jar 先来看一下脚本中的调用类 在flink.sh脚本中可以看到提交的命令走到了这样一个外观类上,用于提交job解析用户命令行参数 在其main方法中 先会解析对应需要的flink参数包括flink-conf-dir等,接着 1处会根据是否有hadoop权限安全控制走对应的doas(),具体

Hadoop启动脚本分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 能看到这篇博客的你估计对Hadoop已经有一个系统的了解了,最起码各种搭建方式你应该是会的,不会也没有关系,可以参考我的笔记,里面有各种搭建方式,哈哈哈~ [yinzhengjie@s101 ~]$ cat `which xcall.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y

本文档基于hbase-0.96.1.1-cdh5.0.2,对HBase配置&启动脚本进行分析 date:2016/8/4 author:wangxl HBase配置&启动脚本分析 剔除window相关脚本,我们主要分析配置文件与.sh文件 1 文件概览 conf ├── hadoop-metrics2-hbase.properties ├── hbase-env.sh ├── hbase-policy.xml ├── hbase-site.xml ├── log4j.properties

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla

4. hadoop启动脚本分析 1. hadoop的端口 ``` 50070 //namenode http port 50075 //datanode http port 50090 //2namenode http port 8020 //namenode rpc port 50010 //datanode rpc port 2. 脚本分析 首先进入/soft/hadoop/sbin/目录下 cat start-all.sh libexec/hadoop-config.sh start-df

进程------------------ [hdfs]start-dfs.sh NameNode NN DataNode DN SecondaryNamenode 2NN [yarn]start-yarn.sh ResourceMananger RM NodeManager NM 脚本分析------------------- sbin/start-all.sh -------------- libexec/hadoop-config.sh start-dfs.sh start-yarn.sh

上次分析了busybox的启动脚本,这次分析一下init.d中一些脚本的内容. 参考链接 http://www.cnblogs.com/helloworldtoyou/p/6169678.html http://m.blog.chinaunix.net/uid-20678569-id-1574823.html https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-udev/ http://blog.csdn.net/future_fighter/art

imx6文件系统启动脚本分析.开机运行/sbin/init,读取/etc/inittab文件,进行初始化. 参考链接 http://blog.163.com/wghbeyond@126/blog/static/35166181201051483723579/ /etc/inittab # see busybox-1.00rc2/examples/inittab for more examples ::sysinit:/etc/rc.d/rcS # 系统启动的时候运行/etc/rc.d/rcS脚本

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 架构 Paste_Image.png 前提条件首先需要配置YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR ,HADOOP_CONF_PATH其中一个用来确保Flink能够访问HDFS和Yarn的RM. 主要启动流程 1. 启动进程 首先我们通过下面的命令行启动flink on yarn的集群bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm

整个Flink集群的角色分为Jobmanager和TaskManager 以Standalone为例来看一下脚本里面是怎样启动集群的 找到源码的dist这里面包含了启动的脚本文件 standalone模式下我们通过start-cluster.sh这个脚本启动 来看下里面具体做了什么 在最后调用了jobmanager.sh start 这个脚本和config.sh  中的TMSlaves 这个方法,分别启动了jobmanager和taskmanager 先看一下Jobmanager 在jobman

概述:这篇文章主体内容来源于网上转载.前面几篇文章倾向于制作initrd.img,这篇文章更倾向于initrd.img的运行过程:加载framebuff驱动 ide驱动和文件系统驱动,最后进入到真正的根文件系统.以下内容全是转载:转自ubuntu/debian initrd 过程 自己最近花时间研究了一下 Linux 的 initial ram disk,然后就写了这篇文章.因为是要 给别人看的,所以写的时候就比较小心,不能放过细节.这样就要搞清楚之前不太在意的一些问题,对自己也是一个提高的过程

Linux 开机脚本启动顺序: 第一步:启动内核 第二步:执行init (配置文件/etc/inittab) 第三步:启动相应的脚本,执行inittab脚本,并且执行里面的脚本/etc/init.d rc.sysinit rc.d rc.local... 第四步:启动login登录界面 login 第五步:在用户登录的时候执行sh脚本的顺序:每次登录的时候都会完全执行的 /etc/profile /etc/bashrc /root/.bashrc /root/.bash_profile init

start-all.sh脚本现在已经废弃,推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARN. 在新一代的Hadoop里面HDFS称为了统一存储的平台,而YARN成为了统一计算的平台. (1)调用start-dfs.sh启动HDFS.之后JPS会出现NameNode,DataNode,SecondaryNameNode (2)调用start-yarn.sh启动YARN.之后JPS会出现ResourceManager,NodeManager 对于每个start脚

start-all.sh脚本现在已经废弃,推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARN. 在新一代的Hadoop里面HDFS称为了统一存储的平台,而YARN成为了统一计算的平台. (1)调用start-dfs.sh启动HDFS.之后JPS会出现NameNode,DataNode,SecondaryNameNode (2)调用start-yarn.sh启动YARN.之后JPS会出现ResourceManager,NodeManager 对于每个start脚

参考了2片文章: //查看python位置 which python //先备份 1.sudo cp /usr/bin/python /usr/bin/python_cp //删除 2.sudo rm /usr/bin/python //默认设置成python3.5,创建链接(我是直接找到我安装的python的解析器路径,然后拼接自己的路径执行下面的命令就ok了) 3.sudo ln -s /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python url: https://blog.

#!/bin/sh # # iptables Start iptables firewall # # chkconfig: 2345 08 92 # description: Starts, stops and saves iptables firewall # # config: /etc/sysconfig/iptables # config: /etc/sysconfig/iptables-config # ### BEGIN INIT INFO # Provides: iptables

前言   前面进行了可以传输,那么写一个简单的C程序来交叉编译并传入运行.   虚拟机   上一篇搭建的虚拟机环境,包含了sftp传递文件,网络能ping通,基于上一篇的虚拟机继续搭建.   海思交叉编译虚拟机搭建   查看开发板提供的引导文档,先搭建ubuntu的基础软件软件,然后再解压交叉编译器搭建交叉编译的环境. 安装本机软件包 dash改为bash   Ubuntu一般默认为使用dash,我们要使用bash,所以如下: sudo dpkg-reconfigure dash   弹出界面如

写入到文件示例: #!/usr/bin/env python3 from math import exp, log, sqrt import re from datetime import date, time, datetime, timedelta from operator import itemgetter import sys import glob import os # 写入文件 # 写入一个文本文件 my_letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', '

#!/bin/sh /etc/rc.common # Copyright (C) 2008-2012 OpenWrt.org #启动顺序 START=90 #创建PID文件 SERVICE_USE_PID=1 find_release_info() {  [ -s /etc/openwrt_release ] && . /etc/openwrt_release [ -z "$DISTRIB_DESCRIPTION" ] && [ -s /etc/open

参考:JVM 参数使用总结 参考:java  -Xms -Xmx -XX:PermSize -XX:MaxPermSize 参考:JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss 参考:JAVA(-Xms,Xmx,Xmn-XX:newSize,-XX:MaxnewSize,-XX:PermSize,-XX:MaxPermSize)区别 登录服务器之后执行: sudo -iu sankuai; ps -ef |grep java 结果为: [yinfuqing@dx-qcs-regulati

一.启动脚本分析 独立部署模式下,主要由master和slaves组成,master可以利用zk实现高可用性,其driver,work,app等信息可以持久化到zk上:slaves由一台至多台主机构成.Driver通过向Master申请资源获取运行环境. 启动master和slaves主要是执行/usr/dahua/spark/sbin目录下的start-master.sh和start-slaves.sh,或者执行 start-all.sh,其中star-all.sh本质上就是调用start-m