#!/bin/sh #yarn job status:NEW.NEW_SAVING.SUBMITTED.ACCEPTED.RUNNING.FINISHED.FAILED.KILLED nnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW | wc -l) nsnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW_SAVING | wc -l) snum=$(/ap

Yarn 是快速.可靠.安全的 js 包管理器. 关键词: nodejs, 包管理, yarn 简介 Yarn 是快速.可靠.安全的 js 包管理器. 快速 - Yarn 会缓存它下载的每个包,所以无需重复下载.它还能并行化操作以最大化资源利用率,安装速度之快前所未有. 安全 - Yarn 会在每个安装包被执行前校验其完整性. 可靠 - Yarn 使用格式详尽而又简洁的 lockfile 文件和确定性算法来安装依赖,能够保证在一个系统上的运行的安装过程也会以同样的方式运行在其他系统上. 安装 先

Hadoop基础-完全分布式模式部署yarn日志聚集功能 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 其实我们不用配置也可以在服务器后台通过命令行的形式查看相应的日志,但为了更方便查看日志,我们可以将其配置成通过webUI的形式访问日志,本篇博客会手把手的教你如何实操.如果你的集群配置比较低的话,并不建议开启日志,但是一般的大数据集群,服务器配置应该都不低,不过最好根据实际情况考虑. 一.查看日志信息 1>.通过web界面查看日志信息 2>.webUI默认是无法查看到日志

前言 作为前端开发者,npm这个包管理工具的重要性显而易见.优点不再表述,但一些缺点是为使用者诟病比较多的:速度慢.版本控制.下面主要讨论下npm的版本固化问题,即lock文件. npm语义化版本管理 对于npm来说,依赖相关的信息体现在package.json的dependencies里,这里使用了Semver(语义化版本来控制)关于语义化版本的规范可以查看. 大致准则如下: 软件的版本通常由三位组成,形如:X.Y.Z 版本是严格递增的,此处是:16.2.0 -> 16.3.0 -> 16.

安装hadoop+zookeeper ha 前期工作配置好网络和主机名和关闭防火墙 chkconfig iptables off //关闭防火墙 1.安装好java并配置好相关变量 (/etc/profile) #java export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_65 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/l

一.引言: 最近无意之间看到salt有一个cron的模块,今天就在这里介绍linux crontab以及通过salt的cron对crontab的管理. 二.Linux crontab的介绍: crontab是用于设置周期性被执行的指令.该命令从标准输入设备读取指令,并将其存放在"crontab"文件中,以供之后读取和执行.crontab存储的指令被守护进程激活,crond常常在后台运行,每一分钟检查是否有预定的作业需要执行. 2.1.crond的启动与关闭: #查看crond的状态 [

Hadoop基础-配置历史服务器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.  Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过Hadoop自带的命令(mr-jobhistory-daemon.sh)来启动Hadoop历史服务器. 一.yarn上运行mr程序 1>.启动集群

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.MRv2结构—Yarn模式运行机制 Client---客户端提交任务 ResourceManager---资源管理 ---Scheduler调度器-资源分配Containers ----在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler先进先出调度器 ,Capacity Scheduler容量调度器,FairS cheduler公平调度器. FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b

npm.yarn常用命令记录,后续会陆续补充... 经过使用发现yarn再下包是速度快,所以日常以yarn指令应用为主 npm查看仓库地址:npm config get registrynpm设置淘宝镜像:npm config set registry http://registry.npm.taobao.org/npm还原仓库地址:npm config set registry https://registry.npmjs.org/ yarn查看仓库地址:yarn config get reg

问题一: 18/03/15 07:59:23 INFO yarn.Client: client token: N/A diagnostics: Application application_1521099425266_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1521099425266_0002_000002 exited with exitCode: 1 For more detailed output, check app

#!/bin/sh ip=10.116.100.11 port=8088 export HADOOP_HOME=/app/hadoop/bin rmstate1=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm1) rmstate2=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm2) if [ $rmstate1 == *active* ] then ip=10.116.100.10 fi echo $

一.故障现象 两个节点的ResourceManger频繁在active和standby角色中切换.不断有active易主的告警发出 许多任务的状态没能成功更新,导致一些任务状态卡在NEW_SAVING无法进入调度(还有许多资源空闲) 看了下ResourceManger的日志,发现大量以下错误: org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss zk:java

概述 YARN命令是调用bin/yarn脚本文件,如果运行yarn脚本没有带任何参数,则会打印yarn所有命令的描述. 使用: yarn [--config confdir] COMMAND [--loglevel loglevel] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS] YARN有一个参数解析框架,采用解析泛型参数以及运行类. 命令参数 描述 --config confdir 指定一个默认的配置文件目录,默认值是: ${HADOOP_PREFIX}/conf.

一.客户端进行操作 1.根据yarnConf来初始化yarnClient,并启动yarnClient2.创建客户端Application,并获取Application的ID,进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源,如果不满足则抛出IllegalArgumentException:3.设置资源.环境变量:其中包括了设置Application的Staging目录.准备本地资源(jar文件.log4j.properties).设置Applicati

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 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. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

周末一大早被报警惊醒,rm频繁切换 急急忙忙排查 看到两处错误日志 错误信息1 ervation <memory:0, vCores:0> 2019-12-21 11:51:57,781 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager: Error in handling event type APP_ATTEMPT_REMOVED to the scheduler java.lang.NullPointe

组件 节点 默认端口 配置 用途说明 HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输 HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口 HDFS DataNode 50475 dfs.datanode.https.address https服务的端口 HDFS DataNode 50020 dfs.datanode.ipc.address ipc服务的端口 HD