当我们将作业提交到hadoop 的集群上之后,我们会发现一个问题就是无法通过web查看job运行情况,比如启动了多少个map任务,启动多少个reduce任务啊,分配多少个conbiner等等.这些信息都是作业在运行是可以查看的.而我的想要的就是能够通过远程的web可以查看到作业job的运行情况,以及它的详细信息.下面介绍一下查看的方式: 1.当你提交作业时,我们首先通过命令行的方式提交作业后,我们可以打开Yarn的web界面,如下图所示: 在这个页面上可以看到作业的提交情况,若你提交作业之后会出

Standalone与Yarn启动和运行时间测试: 写一个简单的wordcount: 打包上传运行: Standalone启动: 运行时间: Yarn启动: 运行时间: 测试结果: Standalone要比Yarn启动快10-15s

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

1.uptime命令输出:16:11:40 up 59 days, 4:21, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.00 2.查看/proc/uptime文件计算系统启动时间cat /proc/uptime输出: 5113396.94 575949.85第一数字即是系统已运行的时间5113396.94 秒,运用系统工具date即可算出系统启动时间 代码: 全选 date -d "$(awk -F. '{print $1}' /proc/uptime) sec

一.在命令行使用命令查看 (1)查看日志:yarn logs -applicationId application_1469094096026_26612 (2)查看状态:yarn applicaiton -status application_1469094096026_26612 红色字体代表appID:在UI界面中寻找该id

转自:https://blog.csdn.net/high2011/article/details/52132646 一.在命令行使用命令查看 (1)查看日志:yarn logs -applicationId application_1469094096026_26612 (2)查看状态:yarn applicaiton -status application_1469094096026_26612 红色字体代表appID:在UI界面中寻找该id 二.通过spark UI查询

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 192.168.9.22 Secondary NameNode.JournalNode 3 dn-1 192.168.9.23 DataNode.JournalNode.zookeeper.ResourceManager.NodeManager 4 dn-2 192.168.9.24 DataNode.zook

1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在部署和运行Spark Application的过程中,如果不注意一些小的细节,也许会导致一些问题的出现. 2 防火墙 部署好Spark的包和配置文件,on yarn的两种模式都无法运行,在NodeManager端的日志都是说Connection Refused,连接不上Driv

原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述     Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现.     在

YARN学习总结 前言 YARN(Yet Another Resource Manage,另一种资源协调者)是hadoop-0.23版本引入的的一个新的特性,可以说它是对原有Hadoop Mapreduce(Hadoop 1.0)架构的一种里程碑式的改革.它在整个Hadoop生态体系中负责资源管理和作业调度,支持各类分布式应用程序的执行. 本文档的大部分内容参考于Apache Hadoop 2.7.2--YARN官方网站,是对网站内容的翻译加上本人自己的理解,有些内容可能会因为本人的知识水平和英

问题一: 18/03/15 07:59:23 INFO yarn.Client: client token: N/A diagnostics: Application application_1521099425266_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1521099425266_0002_000002 exited with exitCode: 1 For more detailed output, check app

Yarn常用命令总结 1>.查看任务列表 [root@storage101 ~]# yarn application -list :: INFO client.RMProxy: Connecting Total Application-Id Application-Name Application-Type User Queue State Final-State Progress Tracking-URL application_1549585395672_0005 com.sarrs.str

Yarn 是快速.可靠.安全的 js 包管理器. 关键词: nodejs, 包管理, yarn 简介 Yarn 是快速.可靠.安全的 js 包管理器. 快速 - Yarn 会缓存它下载的每个包,所以无需重复下载.它还能并行化操作以最大化资源利用率,安装速度之快前所未有. 安全 - Yarn 会在每个安装包被执行前校验其完整性. 可靠 - Yarn 使用格式详尽而又简洁的 lockfile 文件和确定性算法来安装依赖,能够保证在一个系统上的运行的安装过程也会以同样的方式运行在其他系统上. 安装 先

Hadoop基础-完全分布式模式部署yarn日志聚集功能 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 其实我们不用配置也可以在服务器后台通过命令行的形式查看相应的日志,但为了更方便查看日志,我们可以将其配置成通过webUI的形式访问日志,本篇博客会手把手的教你如何实操.如果你的集群配置比较低的话,并不建议开启日志,但是一般的大数据集群,服务器配置应该都不低,不过最好根据实际情况考虑. 一.查看日志信息 1>.通过web界面查看日志信息 2>.webUI默认是无法查看到日志

最近在做实验,实验需要进行分区域计算,网上查了资料后发现Yarn Node Labels + Capacity-Scheduler可以实现我的需求 但是当任务提交到capacity-scheduler调度器的default队列时,任务卡在ACCEPTED阶段. 网上看了很多发现没有这方面的信息,最后在Apache hadoop官网的官方手册上查到有以下信息 property Value yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.default-node-labe

配置好hadoop的环境,具体根据http://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216博客所写的进行配置. 运行start-dfs.sh启动hdfs集群,成功后运行jps应该有NameNode,DataNode,SecondaryNameNode等应用.通过master:8088可以查看集群情况. 最好通过hadoop/logs里面的日志看一下有没有报错,确认集群启动成功. 运行start-yarn.sh启动yarn集群,通过查看log

本文转自 http://www.cnblogs.com/Scott007/p/3889959.html 1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在部署和运行Spark Application的过程中,如果不注意一些小的细节,也许会导致一些问题的出现. 2 防火墙 部署好Spark的包和配置文件,on yarn的两种模式

Spark on Yarn模式运行错误: bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client #报错 ​ 查看8088页面上的工作日志 错误原因:在执行任务时检测到虚拟机的内存太小,2.2g的虚拟内存实际值,超过了2.1g的上限,不能满足该任务所需的内存要求,于是Yarn就干掉了执行此任务的contrainer. 解决办法: 在yarn-site.xml文件中加入以下两项配置: <property> <name>yarn.nodem

Npm i -g yarn 第一步,先查看本机node.js版本: `$ node -v` 第二步,清除node.js的cache: `$ sudo npm cache clean -f` 第三步,安装 n 工具,这个工具是专门用来管理node.js版本的,别怀疑这个工具的名字,是他是他就是他,他的名字就是 "n" `$ sudo npm install -g n` 第四步,安装最新版本的node.js `$ sudo n stable` 第五步,再次查看本机的node.js版本: `

yarn的简介: Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具. yarn的特点: 速度超快. Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载. 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快. 超级安全. 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性. 超级可靠. 使用详细.简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作. yarn的安装: 下载node.js,使用npm安装 npm install -g yarn 查

yarn的安装和使用 2018-08-02 10:45:41 yw00yw 阅读数 50696 文章标签: yarn 更多 分类专栏: 工具   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yw00yw/article/details/81354533 yarn的简介: Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具. yarn的特点: 速度超快. Yarn 缓存了每个下载