需要  hadoop 的安装目录/etc/hadoop/yarn-site.xml 中进行配置 配置内容 <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut

   一  YARN的启动流程                                                                 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhhbmd6aGVianV0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">              

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

start-all.sh脚本现在已经废弃,推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARN. 在新一代的Hadoop里面HDFS称为了统一存储的平台,而YARN成为了统一计算的平台. (1)调用start-dfs.sh启动HDFS.之后JPS会出现NameNode,DataNode,SecondaryNameNode (2)调用start-yarn.sh启动YARN.之后JPS会出现ResourceManager,NodeManager 对于每个start脚

1.配置(core-site.xml) <property>  <name>hadoop.http.staticuser.user</name>  <value>hdfs</value> </property> 2.发现8041端口无法查看日志(8041 是服务node manager拥有),而log 写入的用户是hdfs 所属组是supergroup 3.hadoop master 或者slave 的linux中都没有supergr

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

我启动hadoop on yarn 集群后 [root@node1 flink-1.6.1]# ./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 报的如下错误 Caused by: org.apache.flink.yarn.AbstractYarnClusterDescriptor$YarnDeploymentException: The YARN application unexpectedly switched to state FAILED dur

假如我们只有3台linux虚拟机,主机名分别为hadoop01.hadoop02和hadoop03,在这3台机器上,hadoop集群的部署情况如下: hadoop01:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoop02:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoo

在ambari-server中修改了yarn的配置,重新启动服务,结果RM启动失败,错误也很奇怪,“不合理的资源请求,没有请求任何资源”!详细如下: -- ::, FATAL resourcemanager.ResourceManager (ResourceManager.java:main(1495)) - Error starting ResourceManager org.apache.hadoop.service.ServiceStateException: org.apache.had

spark在yarn模式下配置history server 1.建立hdfs文件– hadoop fs -mkdir /user/spark– hadoop fs -mkdir /user/spark/eventlog– hdfs hadoop fs -chown -R spark:spark /user/spark– hadoop fs -chmod 1777 /user/spark/ 2.history server节点上的配置 在spark-defaults.conf中加入以下配置 spa

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导 该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数 一般提交一个sp

[故障类型]:ITA tomcat服务器无法启动. [关 键 词]:Logon as a service  作为服务登录  tomcat  loggeter [适用版本]:FusionCloud Solution V100R005C10/ FusionCloud Solution V100R005C20/ FusionCloud Solution V100R005C30 [问题现象]: ITA tomcat服务无法启动(loggeter服务也无法启动),在windows日志中发现有如下错误提示:

  1.手动启动appium 服务 > Launching Appium server with command: C:\Program Files (x86)\Appium\node.exe lib\server\main.js --address 127.0.0.1 --port 4723 --platform-name Android --platform-version 22 --automation-name Appium --device-name "lge-nexus_4-0

解决办法: windows: D:\Program Files\eclipse\eclipse.ini 在文件末尾添加一行: --add-modules=ALL-SYSTEM

参考 https://www.cnblogs.com/huangguoming/p/11732663.html

1.准备安装包 2.Spark Standalone 即独立模式  2.1.解压安装包到你安装的目录.  2.2.拷贝 conf 目录下的 slaves 文件,将 slave 节点的 hostname 写在文件中,每行一个.  2.3.拷贝 conf 目录下的 spark-env.sh 文件,将 SPARK_MASTER_HOST 和 SPARK_MASTER_PORT 指定.  2.4.分发你的 spark 安装目录到其他节点.  2.5.在 master 节点上执行 /opt/module/

上篇<Spark(四十九):Spark On YARN启动流程源码分析(一)>我们讲到启动SparkContext初始化,ApplicationMaster启动资源中,讲解的内容明显不完整. 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与dr

转自:https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/11087180.html 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与driver端通信,并实现分配任务的功能. Yarn-Cluster总体流程: 1)Sp

Spark以yarn方式运行时抛出异常: [spark@master bin]$ cd /opt/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ./spark-shell --master yarn-client Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. Set

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_