需求:kill 掉yarn上超时的任务,实现不同队列不同超时时间的kill机制,并带有任务名的白名单功能 此为python脚本,可配置crontab使用 # _*_ coding=utf-8 _*_ # !/usr/bin/python import re import commands import time run_app_arr = [] timeout_app_arr = [] ONE_HOURE = 1 THREE_HOURE = 3 TEST_QUEUE_NAME = ['hue',

yarn application -kill <applicationId>

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1..0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala- (必须写) export HADOOP_H

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H

yarn application 1.-list     列出所有 application 信息    示例:yarn  application -list 2.-appStates <States>          跟 -list 一起使用,用来筛选不同状态的 application,多个用","分隔:    所有状态:ALL,NEW,NEW_SAVING,SUBMITTED,ACCEPTED,RUNNING,FINISHED,FAILED,KILLED    示例:y

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

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

远程调试对应用程序开发十分有用.例如,为不能托管开发平台的低端机器开发程序,或在专用的机器上(比如服务不能中断的 Web 服务器)调试程序.其他情况包括:运行在内存小或 CUP 性能低的设备上的 Java 应用程序(比如移动设备),或者开发人员想要将应用程序和开发环境分开,等等. 为了进行远程调试,必须使用 Java Virtual Machine (JVM) V5.0 或更新版本. JPDA 简介 Sun Microsystem 的 Java Platform Debugger Archite

起因:YARN 使用capability schedule queue调度container,spark 的app卡死在YARN的队列里面无法出来,无奈请教大神时,可用[yarn application [option]]命令去操纵yarn的应用. usage: application -appStates <States> Works with -list to filter applications based on input comma-separated list of applic

目录 · 概况 · 原理 · 资源调度器分类 · YARN架构 · ResourceManager · NodeManager · ApplicationMaster · Container · YARN工作流程 · YARN资源调度 · 操作 · Overview · User Commands · Administration Commands 概况 1. YARN:Yet Another Resource Negotiator,统一资源管理调度平台. 2. 与MRv1:脱胎于MRv1,解决

spark 2.1.1 hive正在执行中的sql可以很容易的中止,因为可以从console输出中拿到当前在yarn上的application id,然后就可以kill任务, WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or usin

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.

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动 修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

业务需求 实现一个根据spark任务的appName来监控任务是否存在,及任务是否卡死的监控. 1)给定一个appName,根据appName从yarn application -list中验证任务是否存在,不存在则调用spark-submit.sh脚本来启动任务: 2)如果任务存在yarn application -list中,则读取‘监控文件(监控文件内容包括:appId,最新活动时间)’,从监控文件中读取出最后活动的日期,计算当前日期与app的最后活动日期相差时间为X,如果X大于30min

https://www.jianshu.com/p/b9245242472b https://stackoverflow.com/questions/42637631/what-does-virtual-core-in-yarn-vcore-mean https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.6.5/bk_yarn-resource-management/content/enabling_cgroups.html https://d

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo

转载自文章 http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5074108.html 安装完hadoop后,在hadoop的bin目录下有一系列命令: container-executor hadoop hadoop.cmd hdfs hdfs.cmd mapred mapred.cmd rcc test-container-executor yarn yarn.cmd 知道这些命令有助于理解hadoop的概念,命令如下: 1. hadoop 命令帮助 bin/had

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

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode client \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:21:14 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 2.2.118/11/27 21:21:15 WARN util.NativeCodeLoa

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode cluster \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:17:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using