运行hadoop2 自带的圆周率计算方法时,报错,找了半天,原来是在配置hadoop临时目录时,没有给权限,找到配置的hadoop临时目录文件夹,修改权限即可 Application application_1548242073562_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1548242073562_0005_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagno

Math 属性: PI        圆周率 例子:var x=Math.xxxx(); sqrt()  一个非负数的平方根    nan pow()   x的y次幂的值      Math.pow(x,y) abs()   返回参数的绝对值 floor()     向下取整       (括号里的数字) round()    四舍五入 ceil()      向上取整 max()    最大值    (选择多数中最大的值) min()     最小值    (选择多数中最小的值) random

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1  从Linux里传一个到,hdfs里去 2  从hdfs里下一个到,linux里去 想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

YARN资源调度器 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范

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 (

之前为了搭建scala开发spark的环境花了几天的时间,终于搞定了,具体可以参考:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/4964201.html   .下面就是用一个示例来测试自己的开发环境了,于是就只用了大数据比较经典的例子:WordCount.下面详细说明一下: 1.首先安装之前搭建的环境,创建maven工程来写scala的代码.工程目录如下:

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction(简介) Architecture(架构) RM Failover(RM 故障切换) Recovering prevous active-RM's state(恢复之前活动的RM的状态) Deployment(部署) Configurations(配置) Admin commands(管理命令) ResourceManager Web UI services(RM Web UI服务) We

The fundamental idea of YARN is to split up the functionalities of resource management and job scheduling/monitoring into separate daemons. The idea is to have a global ResourceManager (RM) and per-application ApplicationMaster (AM). An application i

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co

老是报物理内存越界,kill container,然后把yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设成2048就好了 跟这个yarn.nodemanager.pmem-check-enabled参数应该也有关系 在这篇文章中得到启发:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/ 调度和隔离 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

大数据体系结构: Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter.join.groupByKey等.是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台. Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Sca

开发基于YARN的应用程序需要开发客户端程序和AppMaster程序: 我们基于程序自带的例子来实现提交application 到YARN的ResourceManger. Distributed Shell application:Client 步骤: 连接  ResourceManager: 通过ApplicationClientProtocol协议 与 ApplicationsManager交互提交AM,与此同时可以通过该协议过去集群的一些信息 * <p> For the actual j

楚广明老师的c#教程每一节都会给出几个小例子让大家联系,对于初学者来说这确实是一件很纠结的事情,下面我把这几个小例子简单的写一下.同时看一下我们学到了什么 1.面向过程版的圆周长面积计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApplication9 { class Program { static void Main(strin

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

要统计的文件的文件名为hello hello中的内容如下 hello you hello me 通过MapReduce程序统计出文件中的各个单词出现了几次.(两个单词之间通过tab键进行的分割) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apac

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

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么: 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数.由于文件太大.我们把这个文件切分成如果小文件,然后安排多个人去统计.这个过程就是”Map”.然后把每个人统计的数字合并起来,这个就是“Reduce". 上面的例子如果在MapReduce去做呢,就需要创建一个任务job,由job把文件切分成若干独立的数据块,并分布在不同的机器节点中.然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理.MapReduce会对Map的输出地行收集,再将结

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配