指定队列的命令: 有三种: set mapred.job.queue.name=queue3; SET mapreduce.job.queuename=queue3; set mapred.queue.names=queue3; 老版本一般 mapred开头 新版本是mapreduce开头 老版本对应的新版本参数可以查出来 队列自己设定, 测试时注意 select * from tb 不会产生map reduce,只是加载后直接展示cat. 要想启动MR工程,必须指定列名: select ite

以下基于 hadoop版本 hadoop-2.8.4 给各个节点打标签 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels fastcpu,normal # 是否独占默认是true,不独占其他队列就可以normal标签资源 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels "fastcpu,normal(exclusive=false)" yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode "container-1

一.这里不再详细述说 django 框架中如何使用celery, 重点放在如何实现创建多个队列, 并指定队列存放异步任务 笔者使用   django-celery==3.2.2 模块, 配置项及配置参数, 启动方式请查看官方文档. 二.在settings.py配置文件中添加配置, 开启多队列(前提是已经配置好启动celery worker的相关配置项, 建议使用多队列, 一个队列对应一个worker, 而不是多个worker对应一个队列) from kombu import Exchange,

原文:http://wingmzy.iteye.com/blog/1260570 hadoop中的map-reduce是处理<key,value>这样的键值对,故指定<key,value>的分割符等参数可以分成三类: map输出时分割符 分桶时的分隔符 reduce输出时的分割符 下面分别叙述: 1. map输出时分割符 参数: stream.map.output.field.separator 作用: 指定map输出时的分割符 stream.num.map.output.key.

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

Fair Scheduler 队列设置经验总结 由于公司的hadoop集群的计算资源不是很充足,需要开启yarn资源队列的资源抢占.在使用过程中,才明白资源抢占的一些特点.在这里总结一下. 只有一个队列的资源小于设置的 最小资源时,才有可能启动资源抢占. 所有的资源队列的最小资源之后小于等于集群的资源总量都是合理的.如果最小资源之和大于集群的资源总量,同时又开启了资源抢占模式,那么资源调度就会不停的处于资源抢占的模式(这样的逻辑当然是不合理的了). 所有队列的最大资源配置之和可以大于集群的资源总

0 YARN中实体 资源管理者(resource manager, RM) 长时间运行的守护进程,负责管理集群上资源的使用 节点管理者(node manager, NM) 长时间运行的守护进程,在集群的所有节点上运行,负责监视容器 容器(container) 在受限的资源集合(内存.CPU等)下执行应用相关的进程 1 YARN应用 1.1 运行 (1) 客户端联系RM,请求运行应用master(application master, AM)进程. (2) RM定位可用NM,并在NM上启动容器并在

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1 CapacityScheduler 1.1 模型介绍 1.2 资源分配相关参数 1.3 限制应用程序数目相关参数 1.4 队列访问和权限控制参数 2 线上实例 2.1 配置 2.1.1 配置ResourceManager使用CapacityScheduler 2.1.1 配置Queues 2.2 测试 2.2.1 用户user01能访问队列wa,不能访问队列yq 2.2.2 用户user02能访问队列yq,不能访问

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS ched

#!/bin/sh #yarn job status:NEW.NEW_SAVING.SUBMITTED.ACCEPTED.RUNNING.FINISHED.FAILED.KILLED nnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW | wc -l) nsnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW_SAVING | wc -l) snum=$(/ap

Hadoop生态圈-Oozie实战之调度shell脚本 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. 本篇博客展示案例:使用Oozie调度Shell脚本. 1>.解压官方案例模板 [root@s101 oozie--cdh5.3.6]# ll total drwxr-xr-x Jul bin drwxr-xr-x Sep : conf drwxr-xr-x Jul docs drwxr-xr-x Jul hadooplibs drwxr-xr-x Jul lib drwxr-

如要转载,请注上作者和出处.  由于能力有限,如有错误,请大家指正. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了.  参考 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Had

二.Capacity Scheduler(容器调度器)的配置 2.1 容器调度介绍 Capacity 调度器允许多个组织共享整个集群,每个组织可以获得集群的一部分计算能力.通过为每个组织分配专门的队列,然后再为每个队列分配一定的集群资源,这样整个集群就可以通过设置多个队列的方式给多个组织提供服务了.除此之外,队列内部又可以垂直划分,这样一个组织内部的多个成员就可以共享这个队列资源了,在一个队列内部,资源的调度是采用的是先进先出(FIFO)策略. 通过上面那幅图,我们已经知道一个job可能使用不了

目录 1.消息列队概述 1.1消息队列MQ 1.2AMQP和JMS 1.2.1AMQP 1.2.2JMS 1.2.3AMOP 与 JMS 区别 1.3消息队列产品 1.3.1 Kafka 1.3.2 RocketMQ 1.3.3RabbitMQ 1.4RabbitMQ 简单模式 工作模式 订阅模式 路由模式 通配符模式(主题模式) 2.安装及配置RabbitMQ 用户角色 3.python使用RabbitMQ 轮询消费模式 队列持久化 广播模式 1.消息列队概述 1.1消息队列MQ MQ全称为M

本章内容: Memcached 简介.安装.使用 Python 操作 Memcached 天生支持集群 redis 简介.安装.使用.实例 Python 操作 Redis String.Hash.List.Set.Sort Set 操作 管道 发布订阅 RabbitMQ 简介.安装.使用 使用 API 操作 RabbitMQ 消息不丢失 发布订阅 关键字发送 模糊匹配 一.Memcached 1.简介.安装.使用 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态 Web 应用以

http://blog.csdn.net/m_star_jy_sy/article/details/26476907配置windows里eclipse连接hadoop集群 hadoop常见命令 启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录. 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 进入HADOOP_HOME目录. 执行sh bin/stop-all.sh 1.查看指定目录下内容 hadoop dfs –ls [文件目录] eg: hadoop dfs –ls /user

一.RabbitMQ队列 1.安装: a.官网: 安装 http://www.rabbitmq.com/install-standalone-mac.html b.安装python rabbitMQ module pip install pika or easy_install pika or 源码 https://pypi.python.org/pypi/pika 2.实现最简单的队列通信 a.示意图 3.代码: a.send端 #!/usr/bin/env python import pik

Queue队列,如同data数据缓存与Deferred异步模型一样,都是jQuery库的内部实现的基础设施 Queue队列是animate动画依赖的基础设施,整个jQuery中队列仅供给动画使用 Queue队列 队列是一种特殊的线性表,只允许在表的前端(队头)进行删除操作(出队),在表的后端(队尾)进行插入操作(入队).队列的特点是先进先出(FIFO-first in first out),即最先插入的元素最先被删除. 为什么要引入队列? 我们知道代码的执行流有异步与同步之分,例如 var a

引言 你是否遇到过两个(多个)系统间需要通过定时任务来同步某些数据?你是否在为异构系统的不同进程间相互调用.通讯的问题而苦恼.挣扎?如果是,那么恭喜你,消息服务让你可以很轻松地解决这些问题.消息服务擅长于解决多系统.异构系统间的数据交换(消息通知/通讯)问题,你也可以把它用于系统间服务的相互调用(RPC).本文将要介绍的RabbitMQ就是当前最主流的消息中间件之一. RabbitMQ简介 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源

一.Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Memcached安装和基本使用 Memcached安装: wget http://memcached.org/late