ResourceManger Restart ResourceManager负责资源管理和应用的调度,是YARN的核心组件,有可能存在单点失败的问题.ResourceManager Restart是使RM在重启动时能够使Yarn集群正常工作的feature,并且使RM的出现的失败不被用户知道. ResourceManager Restart feature is divided into two phases: ResourceManager Restart Phase 1 (Non-work-

1. 前言 每一次搭建集群环境都像一次战斗,作战中任何一个细节的出错都会导致严重的后果,所以搭建中所需要做的配置如系统配置.网络配置(防火墙记得关).用户权限.文件权限还有配置文件等等内容,都必须非常仔细,将失误扼杀在摇篮之中,避免因为粗心或者想要提高速度省下的一分钟,在后面付出几个小时的调试时间,因小失大实在不值,切记核对.核对再核对. 今天就来说说在搭建ZooKeeper集群遇到的一个常见的问题Connection refused,也就是网上很多朋友也会出现的问题,问题的表现也许是一样,但是

查看日志发现一下的错误: 2018-10-08 15:29:26,373 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Error: recoverUnfinalizedSegments failed for required journal (JournalAndStream(mgr=QJM to [192.168.135.71:8485, 192.168.135.72:8485, 192.168.135.73:8485], s

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar

云梯开发人员在云梯Yarn集群的搭建和维护过程中做了许多工作,本文选择这期间部分较为典型的问题,通过对这些问题的分析和解决方案,为大家分享分布式系统问题调查的经验. 调查的问题 1. 2013年初引入社区0.23时,调查ResourceManager运行过程汇总突然挂掉的问题 现象:监控报警,线上运行的RM突然挂掉,RM异常日志如下, 2012-12-17 17:20:28,294 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.Resou

两张表链接操作(分布式缓存): ----------------------------------假设:其中一张A表,只有20条数据记录(比如group表)另外一张非常大,上亿的记录数量(比如user表)----------------------------------策略:将数据集小的文件直接装载到内存,然后迭代大文件记录: 分布式缓存的两种角度理解(针对较小数据集):1.将文件不切块,直接存储到各个节点上的本地磁盘中,这种模式的缓存只是减少了网络IO,磁盘IO并没有减少:2.将文件不切块

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

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

只有mapTask任务没有reduceTask的情况: 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文件: user是存了数据的文件,内容如下: (导入hadoop-2.7.3-All.jar包)  测试目标: 让groupId排在数据的第一列: 测试代码: outValue = NullWritable.get();//其内部定义决定了只能调用get方法初始化 package com.mmzs.bi

hadoop集群搭建中配置了mapreduce的别名是yarn [hadoop@master01 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml [hadoop@master01 hadoop]$ vi mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.framework.name </name> <value>yarn</value> </pro

实验版本:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 本次实验主要是想在已有的Hadoop集群上使用Spark,无需过多配置 1.下载&解压到一台使用spark的机器上即可 2.修改配置文件 vi ./conf/spark-env.sh export HADOOP_HOME=/share/apps/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 3.测试验证spark正常运行 ./bin/spark-submit --maste

环境准备 确保主机搭建 HDFS HA 运行环境 步骤一:修改 mapred-site.xml 配置文件 [root@node-01 ~]# cd /root/apps/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/ [root@node-01 hadoop]# vim mapred-site.xml <configuration> <!-- 配置MapReduce程序运行模式 为 yarn(不配置默认为 local 模式) --> <property> <na

一.事故说明 最近出现了一次OCR盘的故障导致Oracle集群件宕机的事故,后以独占模式启动集群,并使用ocr备份恢复了OCR文件以及重新设置了vote disk,然后关闭集群,重启成功. 因此在此处进行事故重现以吸取教训.   二.重现步骤 测试RAC环境中只有+OCR和+DATA两个ASM磁盘组. 1.做好ocr的手工备份 [root@node1 ~]# ocrconfig -export /home/oracle/ocr.bak 紧急情况下没有ocr的备份也不要紧,在$CRS_HOME的c

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

一 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,采用master/slave架构,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM). >ResourceManager负责所有资源的监控.分配和管理,运行在主节点: >NodeManager负责每一个节点的维护,运行在从节点: >ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,只有在有任务正在执行时存在. 对于所有的applicati

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自

Hadoop集群环境搭建(一)   1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群: 负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager 本集群搭建案例,以3节点为例进行搭建,角色分配如下: hdp-node-01 NameNode SecondaryNameNode

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

YARN 集群在分配任务时,存在两种方式 1. DefaultResourceCalculator,只考虑内存(memory),每个 container 的 cpu 资源都分配 1 个. 2. DominantResourceCalculator,同时考虑内存(memory)和 cpu 资源. 在 AWS 的 EMR 中,默认使用的是 DefaultResourceCalculator,所以看到一个 application 的 running containers 数量等于 allocated