1.和npm 相比yarn 的优势在于 1.比npm快.npm是一个个安装包,yarn 是并行安装. 2.npm 可能会有情况 同样的 package.json 文件在不同的机器上安装的包不一样.导致出现莫名其妙的问题.不过啊现在 npm 也 采用了 package-lock.json的方法.减少版本错乱. 整体来说 yarn 管理的包版本比较严格,不易出错.npm 有可能出错.如果是上生产,多人协助,用yarn 更适合. 2.本地和远程都安装好 yarn 本地安装 mac OS 版本的yarn

试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个

在hadoop生态越来越完善的背景下,集群多用户租用的场景变得越来越普遍,多用户任务下的资源调度就显得十分关键了.比如,一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群,a项目组要进行一个计算任务,b项目组要计算一个任务,集群到底先执行哪个任务?如果你需要提交1000个任务呢?这些任务又是如何执行的? 为了解决上面的问题,就需要在hadoop集群中引入资源管理和任务调度的框架.这就是--Yarn. YARN的发展 Yarn在第一代的时候,框架跟hdfs差不多.一个主节点jobtracker,用来分配

1.修改php.ini sudo nano /etc/php5/fpm/php.ini #打开php.ini找到并修改以下的参数,目的是修改上传限制 max_execution_time = 900 max_input_time = 900 memory_limit = 10M upload_max_filesize = 10M post_max_size = 10M 修改好了之后重启一下php sudo /etc/init.d/php5-fpm restart 2.修改nginx.conf s

FAST, RELIABLE, AND SECURE DEPENDENCY MANAGEMENT. 就在昨天, Facebook 发布了新的 node.js 包管理器 Yarn 用以替代 npm .咱虽然是个半桶水的咸鱼前端,不过也得跟上 Javascript 这股潮 (hong) 流 (huang) 的脚步,所以便有了下面这篇文章.大概的浅尝了一下这个自称是又快又可信赖又安全的包管理,所以写的内容不会很详细,更多的可能只是针对这个全新的包管理与 npm 的不同之处来对比.也可能有些地方写得不对

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na

Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t

在YARN上开发长服务,需要注意fault-tolerance,本篇文章对appmaster的平滑重启的一个参数做了解析,如何设置可以有助于达到appmaster平滑重启. 在yarn-site.xml有个参数 /** * The maximum number of application attempts. * It's a global setting for all application masters. */ yarn.resourcemanager.am.max-attempts 一

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

hadoop2.x改进了hadoop1.x的架构, 具体yarn如何工作以及改进了什么可以在网上学, 这里仅记录我个人搭建的问题和理解,希望能帮助遇到困难的朋友. 在开始前,必须了解yarn版本的mapreduce框架基础组件包括1个resourcemanager和每个slave上各1个nodemanager,其他进程均由mapreduce任务动态创建. 1,怎么简单高效的部署分布式集群? 答:先在1台机器上准备好hadoop和java环境,将java和hadoop的jar包环境变量写到.bas

最近看到明风的关于数据挖掘平台下实用Spark和Yarn来做推荐的PPT,感觉很赞,现在基于大数据和快速计算方面技术的发展很快,随着Apache基金会上发布的一个个项目,感觉真的新技术将会不断出现在大家的面前. 作为技术发烧友,作为一个看客,来围观下,不过从PPT中列出来的技术来看,未来的发展趋势还是说是有的,而且还是很有发展前景的. 现在Spark和Yarn也就发布2年多的时间,随着社区力量的跟上,不断的将之前的项目都放到一个更好的资源架构的整合上来实现.特别是放到内存上来实现,在速度和效率上

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

YARN资源调度器 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 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

YARN基本框架介绍 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 在之前的博客<YARN与MRv1的对比>中介绍了YARN对Hadoop 1.0的完善.本文将重点介绍下YARN各个模块的作用与YARN运行流程. YARN模块介绍 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM).其中,ResourceManager负责所有资源的监控

YARN与MRv1的对比 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop 1.0存在的问题 由于Hadoop 1.0的良好特性,Hadoop 1.0被应用到了各行各业.但是Hadoop的最初设计是为了用于搜索引擎业务(如Yahoo.Google等公司),其最初的设计中存在的一些问题逐渐凸现出来.主要存在以下几个方面: 存在单点故障,影响可扩展性和稳定性 Hadoop 1.0中HDFS的NameNode和MapReduce的JobTracker设计为单一

YARN DistributedShell源码分析与修改 YARN版本:2.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述 2 YARN DistributedShell不能满足当前需求 2.1 功能需求 2.2 YARN DistributedShell对需求的支持情况 2.3 需要对YARN DistributedShell进行的修改 3 YARN DistributedShell源码获取 4 YARN DistributedShell源码分析

Application ID is application_1481285758114_422243, trackingURL: http://***:4040Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://mycluster-tj/user/engine_arch/data/mllib/sample_libsvm_d

ngnix 支持 CI框架1.修改config.php 参考网址:https://www.chenyudong.com/archives/codeigniter-in-nginx-and-url-rewrite.html 2. ci小样例 http://www.mamicode.com/info-detail-514033.html 控制器的默认配置文件: routes.php, 不修改默认为跳转到welcome控制器 3.修改CI为子目录 https://yq.aliyun.com/artic

这篇文章是我来Hulu这一年做的主要工作,结合当下流行的两个开源方案Docker和YARN,提供了一套灵活的编程模型,目前支持DAG编程模型,将会支持长服务编程模型. 基于Voidbox,开发者可以很容易的写出一个分布式的框架,Docker作为运行的执行引擎,YARN作为集群资源的管理系统. 同时这篇文章也发表在Hulu官方的技术博客上:http://tech.hulu.com/blog/2015/08/06/voidbox-docker-on-yarn/ csdn在线:http://huiyi

本周折腾了以下几个东西,mediawiki(维基),nodebb(论坛),gitlab(私有git服务器). 本来的目的是搭建一个wiki,选用了mediawiki后,使用apache搭建好了. 搭论坛的时候,一开始想用discourse,但配置总有问题,就先放弃了,找了个nodebb看起来也还可以. 但nodebb是使用ngnix做代理的,考虑之后决定放弃apache,全部统一用ngnix. 于是搭建了ngnix+mediawiki+nodebb+everything(这个是别人配置好的,只是