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

转自:http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/22186833 YARN作业提交的客户端仍然使用RunJar类,和MR1一样,可参考 http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/13629375在1.x中是向JobTracker提交,而在2.x中换成了ResourceManager,客户端的代理对象也有所变动,换成了YarnRunner,但大致流程和1类似,主要的流程集中在JobSubmitter.s

一.三种提交模式 1.Spark内核架构,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 2.第二种,是基于YARN的yarn-cluster模式. 3.第三种,是基于YARN的yarn-client模式. 4.如果,你要切换到第二种和第三种模式,很简单,将我们之前用于提交spark应用程序的spark-submit脚本,加上--master参数,设置为yarn-cluster,或yarn-client,即可. 如果你没设置,那么,就是stan

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar

Yarn是随着hadoop发展而催生的新框架,全称是Yet Another Resource Negotiator,可以翻译为“另一个资源管理器”.yarn取代了以前hadoop中jobtracker(后面简写JT)的角色,因为以前JT的 任务过重,负责任务的调度.跟踪.失败重启等过程,而且只能运行mapreduce作业,不支持其他编程模式,这也限制了JT使用范围,而yarn应运而 生,解决了这两个问题. 为了表述清楚,大家可以先看hadoop版本说明这篇文章,我这里要说的是hadoop2.0,

关键词:yarn rm mapreduce 提交 Based on Hadoop 2.7.1 JobSubmitter addMRFrameworkToDistributedCache(Configuration conf) : mapreduce.application.framework.path, 用于指定其他framework的hdfs 路径配置,默认yarn的可以不管 Token相关的方法:读取认证信息(支持二进制.json),并将其添加至相应的fileSystem中,以便以同样权限访

YARN(MapReduce2) Yet Another Resource Negotiator / YARN Application Resource Negotiator对于节点数超出4000的大型集群,MapReduce1系统开始面临着扩展性瓶颈.所以有了YARN的出现.YARN将jobtracker的职能划分为多个独立的实体,从而改善了MR1面临的扩展瓶颈问题.Jobtracker负责作业调度和任务进度监视,跟踪任务.重启失败或过慢的任务和进行任务登记,例如维护计数器总数.YARN将这两

op.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:302) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:82) at java.util.concurrent.FutureTas

java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig spark任务提交出错. 原因: spark-2.0后jersey升级到了ver2.x版本,但实际使用时还需要1.x.导致报错. 解决办法:利用maven或sbt进行打包,包含jersey依赖.得到jersey-bundle-1.17.1.jar 将jersey-bundle-1.17.1.jar加入$SPARK_HOME/jars目录,重启

1.为什么要让运行时Jar可以从yarn端访问spark2以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在 每一次我们运行的时候,如果没有指定 spark.yarn.archive or spark.yarn.jars Spark将在安装路径下的Jar目录,将其所有的Jar包打包然后将其上传到分布式缓存(官网上的原话是:To make Spark runtime jars accessible from YARN side, yo

记录源码细节,内部有中文注释 Client 端: //最终通过ApplicationClientProtocol协议提交到RM端的ClientRMService内 package org.apache.hadoop.mapred; jobclient包内 YarnRunner public JobStatus submitJob(JobID jobId, String jobSubmitDir, Credentials ts) throws IOException, InterruptedExc

当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 以下参数配置为例子: spark-submit --master yarn-cluster   #使用集群调度模式(一般使用这个参数) --num-executors  132      # executor 数量 --executor-cores  2        #设置单个executor能并发执行task数,根据job设置,推荐值2-16 (

spark 2.1.1 系统中希望监控spark on yarn任务的执行进度,但是监控过程发现提交任务之后执行进度总是10%,直到执行成功或者失败,进度会突然变为100%,很神奇, 下面看spark on yarn任务提交过程: spark on yarn提交任务时会把mainClass修改为Client childMainClass = "org.apache.spark.deploy.yarn.Client" spark-submit过程详见:https://www.cnblog

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

spark通過idea远程提交job到yarn: Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ of type scala.collection.Seq in i

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Flink on Yarn三部曲 本文是<Flink on Yarn三部曲>的第一篇,整个系列由以下三篇组成: 准备工作:搭建Flink on Yarn环境前,将所有硬件.软件资源准备好: 部署和设置:部署CDH和Flink,然后做相关设置 Flink实战:在Yarn环境提交Flink任

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

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 <

YARN产生背景 MRv1的局限 YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性.在正式介绍YARN之前,先了解下MRv1的一些局限性,主要有以下几个方面: 扩展性差.在MRv1中,JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了Hadoop集群扩展性. 可靠性差.MRv1采用了master/slave结构,其中,master存在单点故障问题,一旦它出现故障将导致整个集群不可用. 资源利用率低.MRv1采用了基于槽位的资源分配模