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,

num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程.这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的.参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Execut

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

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

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

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置

yarn cluster模式 例行任务一般会采用这种方式运行 指定固定的executor数 作业常用的参数都在其中指定了,后面的运行脚本会省略 spark-submit \ --master yarn-cluster \ --deploy-mode cluster \ #集群运行模式 --name wordcount_${date} \ #作业名 --queue production.group.yanghao \ #指定队列 --conf spark.default.parallelism=1

# MainApplicationProperties # --master yarn --deploy-mode client 下的配置, client 模式表示,driver 是在本地机器上跑的,thrift server 设置就是 client 模式,这样会方便从 driver 中拿数 # spark job 临时保存的目录 spark.local.dir /tmp # spark YARN Application Master 申请的内存,这个中会保存查询返回的数据,所以设置的大一些比较

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

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

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

rabbitMQ是消息队列:想想之前的我们学过队列queue:threading queue(线程queue,多个线程之间进行数据交互).进程queue(父进程与子进程进行交互或者同属于同一父进程下的多个子进程进行交互):如果两个独立的程序,那么之间是不能通过queue进行交互的,这时候我们就需要一个中间代理即rabbitMQ 消息队列: RabbitMQ ZeroMQ ActiveMQ ........... 一. 安装 1. ubuntu下安装rabbitMQ: 1.1 安装: sudo a

环境:CentOS 6.6 x64  选用Spark版本 1.4.1.Zookeeper 3.4.6 一.安装 1.Spark运行模式 Local:使用于windows和linux平台(多用于测试,细分可分为5种情况) Standalone:spark集群模式,使用spark自己的调度方式 On Yarn:运行在Hadoop 2的Yarn资源管理框架之上,由Yarn负责资源管理,Spark负责任务调度和计算(又可分为2种情况) On Mesos:Mesos是一个类似Yarn的资源调度框架,提供了