在配置完Hadoop集群后,使用命令:“start-all.sh”进行启动集群.然后使用命令:“jps”查看进程启动情况,发现没有NodeManager 只需要使用命令:cd  /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop 进入该目录后,使用命令“vim yarn-site.xml”对改文件进行修改,添加一下配置信息: <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name&g

Mesos Master的启动参数如下: /usr/sbin/mesos-master --zk=zk://127.0.0.1:2181/mesos --port=5050 --log_dir=/var/log/mesos --hostname=192.168.56.101 --hostname_lookup=false --ip=192.168.56.101 --quorum=1 --registry=replicated_log --work_dir=/var/lib/mesos/maste

报错信息: 2016-07-27 10:53:14,102 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor: Exit code from container exec utor initialization is : 24 ExitCodeException exitCode=24: Invalid configuration provided in /etc/hadoop/conf.cloudera.

  5. Create an instance of allocator.   代码如下   Mesos源码中默认的Allocator,即HierarchicalDRFAllocator的位置在$MESOS_HOME/src/master/allocator/mesos/hierarchical.hpp,而DRF中对每个Framework排序的Sorter位于$MESOS_HOME/src/master/allocator/sorter/drf/sorter.cpp,可以查看其源码了解它的工作原

3. ModuleManager::load(flags.modules.get())如果有参数--modules或者--modules_dir=dirpath,则会将路径中的so文件load进来   代码中加载模块的代码如下     对应的命令行参数如下:       都可以写什么Module呢?   首先是Allocator   默认是内置的Hierarchical Dominant Resource Fairness allocator   要写一个自己的Allocator: 通过--mo

Spark start-all>> """Master启动流程""" Master类 class Master( host: String, port: Int, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends Actor with ActorLogReceive with Logging with LeaderElectab

[root@hadoop3 hadoop]# xloStarting namenodes on [hadoop3]上一次登录:三 12月 27 16:06:01 CST 2017pts/24 上Starting datanodes上一次登录:三 12月 27 16:06:11 CST 2017pts/24 上Starting secondary namenodes [hadoop3]上一次登录:三 12月 27 16:06:13 CST 2017pts/24 上Starting resource

2. process::firewall::install(move(rules));如果有参数--firewall_rules则会添加规则   对应的代码如下: // Initialize firewall rules. if (flags.firewall_rules.isSome()) {   vector<Owned<FirewallRule>> rules;     const Firewall firewall = flags.firewall_rules.get();

下面仅供参考,里面表格还有文件目录我是写的linux,刚刚看到原作者是windows, 后面我会把自己配置nodemanager的经过记录上来,我搞得是linux. (一)通过nodemanager本地启动weblogic服务器 1.在控制台创建主机machine,通过machine配置nodemanager来控制服务器的启停. 名称 集群 计算机 状态 健康状况 监听端口 server1   Machine1 RUNNING OK 7011 2.配置参数 类型 普通 监听地址 localhos

     Master作为Endpoint的具体实例,下面我们介绍一下Master启动以及OnStart指令后的相关工作   一.脚本概览      下面是一个举例: /opt/jdk1..0_79/bin/java -cp /opt/spark-/conf/:/opt/spark-/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m org.apache.spark.deploy.master.Master --ho

在启动nodemanager节点nodemanager时候报错 2019-03-29 14:15:44,648 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NodeManager STARTUP_MSG: host = sht-s

主从,只需要在master节点启动 hadoop hbase 单机启动 hive 其他,需要启动每个节点 zookeeper kafka flume presto

一.问题描述 日志文件信息如下: -- ::, INFO nodemanager.NodeManager (LogAdapter.java:info()) - registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT] -- ::, INFO recovery.NMLeveldbStateStoreService (NMLeveldbStateStoreService.java:openDatabase()) - Using state databa

spark Master是spark集群的首脑,负责资源调度,任务分配,负载平衡等功能 以下是master启动流程概述 通过shell进行对master进行启动 首先看一下启动脚本more start-master.sh 此时我们知道最终调用的是org.apache.spark.deploy.master.Master 这是Master源码: private[spark] object Master extends Logging { val systemName = "sparkMaster&

先启动hadoop集群start-all.sh 在master节点会启动SecondaryNameNode,NameNode,ResourceManager 在slave节点会启动NodeManager,DataNode 再启动zookeeper集群:分别登录master和slave,执行:zkServer.sh start 两个节点都有QuorumPeerMain进程 启动zookeeper客户端:zkCli.sh -server master:2181,slave:2181 客户端有进程:Z

启动之后发现slave上正常启动了DataNode,DataManager,但是过了几秒后发现DataNode被关闭 以slave1上错误日期为例查看错误信息: /logs/hadoop-spark-datanode-slave1.log 找到错误信息: -- ::, WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Failed to add storage directory [DISK]/dfs/data/ java.io.IOExcep

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集群启动/停止Hadoop集群:start-all.sh    stop-all.sh 1) 启动NameNode, DataNode 2) 启动JournalNode, JournalNode在hdfs-site.xml中指定edits log存储的位置,主备NameNode共享数据,方便同步 3) 启动DFSZKFailoverController, HA会启用ZooKeeper Failover Controller 4) 启动YARN守护进程ResourceManager, NodeMa

1.1.启动集群 sbin/start-dfs.sh注:这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode.datanode.journalnode以及zkfc进程进行批量启动的. 1.2.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode1.3.启动DataNode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode1.4. 启动 MR的HistoryServer sbin/mr-jobhistory-daemon.sh st