早上看CDH发现有一个nodemanager挂掉 然后查看对应的日志. 发现在日志里面并没有错误.,然然后发现服务器的磁盘满了,赶紧清理磁盘空间 清理磁盘的时候发现主要是/tmp目录下面生成了很多  类似这种的日志. 清理完空间之后 重启nodemanager.发现还是启不来 到这里之后发现就停住了....然后CDH页面就挂了nodemanager还是起不来. 继续查看 发现8042端口注册不上. 然后继续追述上个日志 只要nodemanager启动就会recovering  applicati

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

一.问题描述 在搭建 Hadoop hadoop-2.4.1 集群的最后一步启动集群,在命令窗口并没有报任何错误,但是Slave 节点的 NodeManager进程始终启动不起来.随后查看了后台启动日志yarn-hadoop-nodemanager-Slave1.Hadoop.log,发现如下错误: 2014-08-01 01:02:17,228 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.AuxService

问题:在控制台启动服务器时出现:对于服务器soa1_wls, 与计算机oim1相关联的节点管理器无法访问.原因:nodemanager没有启起来解决方法: 一.对于managedServer于adminServer在同一服务器上的情况:1.在控制台可查看该机器的节点管理器端口,比如为55562.用netstat -nap | grep 5556命令查看端口为5556的进程是否存在便知nodemanager是否已启动,这时肯定是不存在的3.但是用ps -ef |grep java命令查看进程,可看

服务器角色 服务器 192.168.58.180 192.168.58.181 192.168.58.182 192.168.58.183 Name CentOSMaster Slvae1 Slave2 StandByNameNode NameNode  Yes      Yes DataNode    Yes  Yes  Yes journalNode    Yes  yes  Yes ZooKeeper  Yes  Yes    Yes ZKFC  Yes      Yes Spark  Y

   一  YARN的启动流程                                                                 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhhbmd6aGVianV0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">              

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导 该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数 一般提交一个sp

对于服务器AdminServer, 与计算机Machine-0相关联的节点管理器无法访问.               所有所选服务器当前都处于与此操作不兼容的状态, 或未与运行的节点管理器关联, 或没有授权您执行请求的操作.不会执行任何操作               次错误基本都遇到过.在网上搜了半天,最后才解决,基本如下:               对于服务器server-1与计算机machine-2相关联的节点管理器无法访问 一.对于managedServer于adminServer在

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

1    安装环境1.1    客户端1.2    服务端1.3    安装准备    2    操作系统安装2.1.1    BIOS打开虚拟化支持2.1.2    关闭防火墙2.1.3    安装VNC3    JAVA安装    3.1    配置目的3.2    配置过程3.3    结果验证4    主机名配置4.1    配置目的4.2    配置过程4.3    结果验证5    增加hadoop用户5.1    配置目的5.2    配置过程5.3    结果验证6    Had

阅读目录 序 MapReduce Commands User Commands Administration Commands YARN Commands User Commands Administration Commands 引用 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们对Hadoop命令中的HDFS Commands进行了简略的列举,下面我们就MapR

启动Hadoop 当完成所有的必要配置后,将HADOOP_CONF_DIR目录中的所有配置文件复制到所有机器,建议将HDFS和YARN后台进程一不同的用户身份运行,比如运行HDFS进程们的用户为hdfs,运行YARN进程们的用户为yarn. 启动Hadoop会同时启动 HDFS 和 YARN 相关进程. 一.启动HDFS 使用hdfs身份登录运行 1.首次使用HDFS,需要先格式化,格式化的目的是写入文件系统,就像我们格式化硬盘一样,可以把所有运行HDFS进程的节点看作一个大的磁盘,格式化的目的

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,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源

控制台启动server时报"对于服务器server-1与计算机machin<!--StartFragment -->对于服务器AdminServer, 与计算机Machine-0相关联的节点管理器无法访问.所有所选服务器当前都处于与此操作不兼容的状态, 或未与运行的节点管理器关联, 或没有授权您执行请求的操作.不会执行任何操作次错误基本都遇到过.在网上搜了半天,最后才解决,基本如下:对于服务器server-1与计算机machine-2相关联的节点管理器无法访问.所有所选服务器当前都处

上一篇介绍了一个job的提交过程.期间多次提到通信协议.那么协议是什么? 协议其实就是通信的双方所遵守的一套规范,这套规范规定了通信时传输的数据的固定的格式. 4.1 RPC协议:在hadoop中,我们采用的是RPC协议. 该协议主要包含四个部分: 序列化层:协议中的参数采用Protocol Buffers来序列化/反序列化. 这个Protocol Buffers是一种数据存储格式,可以理解我们按照其语法格式定义一个数据结构类model,然后使用工具(Protocol Buffers编译器)编译

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext

背景,原来在我的虚拟机集群(nn1,nn2)中安装的是cdh23502,后来做升级实验,升到cdh26550,因为生产中使用的环境是cdh23502,所以再次切换回去. 切换的过程中,遇到一些问题,特记录于此.仍然共用原来的zookeeper 1 启动nodemanager的时候,报异常如下: FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.AuxServices: Failed to initialize map

老是报物理内存越界,kill container,然后把yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设成2048就好了 跟这个yarn.nodemanager.pmem-check-enabled参数应该也有关系 在这篇文章中得到启发:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/ 调度和隔离 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存

1.下载java 7并安装 [root@server- ~]# rpm -ivh jdk-7u40-linux-x64.rpm Preparing... ########################################### [%] :jdk ########################################### [%] Unpacking JAR files... rt.jar... jsse.jar... charsets.jar... tools.jar..

这篇文章来自于:董的博客,记录备查 内存管理,主要是管理nodemanager上的物理内存和虚拟内存. YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源,注意,这里是“可用的”,因为一个节点上的内存会被若干个服务共享,比如一部分给YARN,一部分给HDFS,一部分给HBase等,YARN配置的只是自己可以使用的,配置参数如下: (1)yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量,默认是8192(MB),注意,如果你的节点内存资源