本机装了Yarn和Storm后,启动Storm后,发现NodeMange无法启动,找了下没找着在哪修改.只好修改Storm的配置,在配置上添加 ui.port: "9999" 再启动,问题解决.

前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. Ambari 的现状 目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1,最高的 Stack 版本是 HDP 2.2.未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3(本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解).其实在 Ambari trunk 的 code

Ambari 的维护模式(Maintenance Mode)介绍 Ambari 提供的 Maintenance Mode,是为了让用户在调试或者维护 Service 的时候,抑制不必要的告警(Alert)信息,以及避免批量操作的影响.对 Maintenance Mode 来说,有几个不同级别的设置,分别是 Service Level,Host Level,以及 Component Level.三种级别之间存在着覆盖关系.下面我会举几个例子来详细说明 Maintenance Mode 的应用场景.

一. 使用express.js搭建一个简易服务器demo地址,热替换的 先看包 // 清除重复的文件 "clean-webpack-plugin" // css加载器 "css-loader" // node框架 "express" // 自动加载模板和js "html-webpack-plugin" // style加载器 "style-loader" // 局部的webpack "webpac

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

link:http://blog.csdn.net/uniquechao/article/details/26449761   版本信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0   1. Application Master 无法访问       点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是由于设定web ui时,50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0,导致applica

本来不打算写的了,但是真的是闲来无事,整天看美剧也没啥意思.这一章打算讲一下Spark on yarn的实现,1.0.0里面已经是一个stable的版本了,可是1.0.1也出来了,离1.0.0发布才一个月的时间,更新太快了,节奏跟不上啊,这里仍旧是讲1.0.0的代码,所以各位朋友也不要再问我讲的是哪个版本,目前为止发布的文章都是基于1.0.0的代码. 在第一章<spark-submit提交作业过程>的时候,我们讲过Spark on yarn的在cluster模式下它的main class是or

运行脚本,提交job 往YARN提交Samza job要使用run-job.sh这个脚本. samza-example/target/bin/run-job.sh  --config-factory=samza.config.factories.PropertiesConfigFactory  --config-path=file://$PWD/config/hello-world.properties 这脚本的内容是什么呢? exec $(dirname $0)/run-class.sh or

版本号信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0 1. Application Master 无法訪问     点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是因为设定web ui时,50030 port相应的ip地址为0.0.0.0,导致application master 链接无法定位. 解决的方法:      yarn-site.xml 文件     <property>

1.首先,在zookeeper搭建成功,服务运行的基础上搭建yarn,其次,保证时间一致 2.在 /home/install/hadoop-2.5/etc/hadoop目录下配置一下几个配置文件: 第一个:yarn-site.xml <configuration> <property>   <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>   <value>true</value> </p

1.背景知识 在不修改Storm任何源代码的情况下,让Storm运行在YARN上,最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件(包括Nimbus和Supervisor),作为单独的任务运行在YARN上,当前比较有名的“Storm On YARN”实现是由yahoo!开源的,它基本实现了上述描述的功能,下面具体进行说明:(1) YARN-Storm Client提供了一系列Shell命令供用户控制YARN上的Storm服务,比如构建一个Storm集群命令如下:storm-yarn launch <

一.环境准备 1. 机器: 3 台虚拟机 机器 角色  l-qta3.sp.beta.cn0 NameNode,ResourceManager,spark的master l-querydiff1.sp.beta.cn0 DataNode,NodeManager,Worker l-bgautotest2.sp.beta.cn0 DataNode,NodeManager,Worker 2. jdk版本 [xx@l-qta3.sp.beta.cn0 ~]$ java -versionjava vers

将user表.group表.order表关:(类似于多表关联查询) 测试准备: 首先同步时间,然后 开启hdfs集群,开启yarn集群:在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user表.group表.order表的文件: user文件: group文件: order文件: 测试目标: 得到3张表关联后的结果: 测试代码: 一定要把握好输出键值的类型,否则有可能造成有输出目录,但是没有文件内容的问题: package com.mmzs.bigdata.yarn.mapre

解决 npm i 及 yarn install 都无法进行安装的问题和node-sass安装太慢的问题 2018年03月31日 19:49:07 Johnny丶me 阅读数:2906更多 所属专栏: 构建与调试工具整理与总结 Git 技术整理和分享    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Tyro_java/article/details/79772442 今天经过长时间的尝试和搜索,设置是切换各种镜像源的尝试,都无法正常安装,目前

本系列从Java程序员的角度,带大家理解前端Angular框架. 本文重点介绍Angular的开发.编译工具:npm, yarn, Angular CLI,它们就像Java在中的Maven,同时顺便介绍一些Angular的概念.学习之后,希望你能够在自己的环境下练习.探索.编写出自己的第一个基于Angular的Web应用. 在开始介绍之前,先了解下一些背景知识,理解单页应用与传统基于模板的多页应用在Web开发思路的不同. 什么是单页应用(Single Page Application,SPA)单

1.概述 之前在<Hadoop2源码分析-RPC探索实战>一文当中介绍了Hadoop的RPC机制,今天给大家分享关于YARN的RPC的机制.下面是今天的分享目录: YARN的RPC介绍 YARN的RPC示例 截图预览 下面开始今天的内容分享. 2.YARN的RPC介绍 我们知道在Hadoop的RPC当中,其主要由RPC,Client及Server这三个大类组成,分别实现对外提供编程接口.客户端实现及服务端实现.如下图所示: 图中是Hadoop的RPC的一个类的关系图,大家可以到<Hado

一:目标 1.目标 在yarn的8080页面可以跳转到spark的日志18080页面. 因为在运行spark之后,看对应的job的日志,这样直接连接,更合理直接. 2.总结 在后面可以看到,其实不需要启动mr-history的. 因为这个是手机mapreduce的日志的,同时,只要8088的页面,在这个页面点history朝着18080跳转即可. 二:操作步骤 1.先开启服务 yarn,hdfs,spark 2.运行程序 3.在yarn上无法观察history 4.因为没有开启服务 1. MR的

一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(local模式) 1.上传 2.学习spark-submit的使用方式 3.运行(local模式) 4.运行结果 三:集群上运行(standalone模式) 1.DeoloyMode 表示Driver执行的位置. client如果是参数,则表示driver执行在执行spark-submit命令的机器上.

在Hadoop集群里,有三种模式: 1.本地模式 2.伪分布模式 3.全分布模式 在Spark集群里,有四种模式: 1.local单机模式 结果xshell可见: ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100 这里写local,就是local[1] 2.standalone集群模式 需要的配置

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