hadoop job -kill 调用的是CLI.java里面的job.killJob(); 这里会分几种情况,如果是能查询到状态是RUNNING的话,是直接向AppMaster发送kill请求的.YARNRunner.java @Override public void killJob(JobID arg0) throws IOException, InterruptedException { /* check if the status is not running, if not send

前面在hadoop之yarn详解(基础架构篇)这篇文章提到了yarn的重要组件有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等,以及yarn调度作业的运行过程,Yarn将它的功能分为两层:负责资源管理的平台层,叶称为第一层调度,以及二级调度的框架来协调应用程序的执行.运行在独立节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心且构成这个平台,ApplicationMaster和相应的Container一起组成了ya

Hadoop测试Yarn和MapReduce 1.配置Yarn (1)配置ResourceManager 生产环境中,一般是重开一台机器作为ResourceManager,这里我们以Master机器代替. 修改yarn-site.xml: <?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use

最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来 一.yarn的介绍 YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成.ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行统一管理和调度.当在处理一个作业时ResourceManager会在NodeManager所在节点创建一全权负责单个作业运行和监控的程序ApplicationMaster. 1.ResouceManager(简

搭建Hadoop的HDFS HA及YARN HA集群,基于2.7.1版本安装. 安装规划 角色规划 IP/机器名 安装软件 运行进程 namenode1 zdh-240 hadoop NameNode.DFSZKFailoverController.ResourceManager namenode2 zdh-245 hadoop NameNode.DFSZKFailoverController.ResourceManager datanode1 zdh-237 hadoop,zookeeper

Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManag

HDFS 系统架构图 NameNode 是主节点,存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.NameNode将这些信息加载到内存并进行拼装,就成为了一个完整的元数据信息 NameNode的启动过程: 第一次启动: NameNode存储的元数据放置在: * 内存 *本地磁盘 *fsimage(镜像文件) *edits(编辑日志文件)         1, 格式化hfds 文件系统,就是为了生成fsimage 

转载自:https://www.cnblogs.com/S-tec-songjian/p/5740691.html Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.Reso

测试单词统计时,运行yarn jar XX.jar 出现如下报错: Caused by: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was :class com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider$Text 原因是在java类中Text引用的是import com.sun.je

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

运行在独立的节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心,构建了整个平台.ApplicationMaster和相应的container一起组成了一个Yarn的应用系统. ResourceManager提供应用程序的调度,每个应用程序由一个ApplicationMaster管理,以Container的形式请求每个任务的计算资源.Container由ResourceMangaer调度,由每个节点的NodeManager上进行本地的管理. ResourceMa

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路

#!/bin/sh ip=10.116.100.11 port=8088 export HADOOP_HOME=/app/hadoop/bin rmstate1=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm1) rmstate2=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm2) if [ $rmstate1 == *active* ] then ip=10.116.100.10 fi echo $

#!/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

概述 YARN命令是调用bin/yarn脚本文件,如果运行yarn脚本没有带任何参数,则会打印yarn所有命令的描述. 使用: yarn [--config confdir] COMMAND [--loglevel loglevel] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS] YARN有一个参数解析框架,采用解析泛型参数以及运行类. 命令参数 描述 --config confdir 指定一个默认的配置文件目录,默认值是: ${HADOOP_PREFIX}/conf.

转载自文章 http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5074108.html 安装完hadoop后,在hadoop的bin目录下有一系列命令: container-executor hadoop hadoop.cmd hdfs hdfs.cmd mapred mapred.cmd rcc test-container-executor yarn yarn.cmd 知道这些命令有助于理解hadoop的概念,命令如下: 1. hadoop 命令帮助 bin/had

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编写新的资源调度器.默认情况下,YARN采用的是Capacity Scheduler调度器. Ca

参数均需要在yarn-site.xml中配置: 1. ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemanager.scheduler.address 参数解释:ResourceManager 对App

Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序 1. Yarn工作机制 机制详解 第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业. 第2步:Client向RM申请一个作业id. 第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id. 第4步:Client提交jar包.切片信息和配置文件到指定的资源提交路径. 第5

本文主要从yarn的基础架构和yarn的作业执行流程进行阐述 一.yarn的概述 Apache Yarn(Yet Another Resource Negotiator的缩写)是hadoop集群资源管理器系统,Yarn从hadoop 2引入,最初是为了改善MapReduce的实现,但是它具有通用性,同样执行其他分布式计算模式. 在MapReduce1中,具有如下局限性: 1.扩展性差:jobtracker兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务,启动失败或迟缓的任务,记录任务的执行状态,维护计数器