基于HADOOP3.0+Centos7.0的yarn基础配置: 执行步骤:(1)配置集群yarn (2)启动.测试集群(3)在yarn上执行wordcount案例 一.配置yarn集群 1.配置yarn-env.sh  添加:export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 2.配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式--> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-ser

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

简介: YARN 多租户资源池配置 当多用户同在一个 hadoop 集群作业时,就需要对资源进行有效的限制,例如区分测试.正式资源等 一.查看默认资源池 # 访问:http://192.168.1.25:8088/cluster/scheduler 即 master.hadoop # 可以看到默认的资源池 default,这里称为队列,当有用户提交任务时,就会使用 default 资源池中的资源 二.配置资源池 hadoop shell > vim etc/hadoop/yarn-site.xm

在所有的NodeManager中,修改yarn-site.xml,为yarn.nodemanager.aux-services添加spark_shuffle值,并设置yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class值为org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService,如下: <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name&

以下说明均以集群中 slave 结点的配置为 48G内存,12块硬盘,12核(core) CPU 为例. 在 Yarn 中,一个 Container 是一个基础的包含内存和CPU 的单元.为了较好的平衡利用集群的资源,通常建议每块磁盘和每个core 分配1~2 个 container.所以在上面的配置下,每个结点允许最大配置 20 个 container. 我们给 yarn 分配 40G内存,另外 8G留给操作系统.40G分配给 20 个 container,所以每个 container 分配到

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

目录 Yarn 生产环境核心配置参数 ResourceManager NodeManager Container Yarn 生产环境核心配置参数 ResourceManager 配置调度器 yarn.resourcemanager.scheduler.class 默认是容量调度器 ResourceManager处理调度器请求的线程数量 ResourceManager处理client请求的线程数量 yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count

在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示 YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装. 目前

今天尝试在Hadoop 2.x开发集群上配置Kerberos,遇到一些问题,记录一下 设置hadoop security core-site.xml <property> <name>hadoop.security.authentication</name> <value>kerberos</value> </property> <property> <name>hadoop.security.authoriz

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

安装HUE之后,需要配置很多东西才能将这个系统的功能发挥出来,因为Yarn是配置的HA模式,所以在配置HUE的时候,会有些不用,下面一段文字是官网拿来的 # Configuration for YARN (MR2) # ------------------------------------------------------------------------ [[yarn_clusters]] [[[default]]] # Whether to submit jobs to this cl

1.背景知识 在不修改Storm任何源代码的情况下,让Storm运行在YARN上,最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件(包括Nimbus和Supervisor),作为单独的任务运行在YARN上,当前比较有名的“Storm On YARN”实现是由yahoo!开源的,它基本实现了上述描述的功能,下面具体进行说明:(1) YARN-Storm Client提供了一系列Shell命令供用户控制YARN上的Storm服务,比如构建一个Storm集群命令如下:storm-yarn launch <

今天尝试在Hadoop 2.x(YARN)上安装和配置LZO,遇到了很多坑,网上的资料都是基于Hadoop 1.x的,基本没有对于Hadoop 2.x上应用LZO,我在这边记录整个安装配置过程 1. 安装LZO 下载lzo 2.06版本,编译64位版本,同步到集群中 wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.06.tar.gz export CFLAGS=-m64 ./configure -enable-shared

抄一个可行的Hadoop Yarn环境配置.用的官方的2.2.0版本. http://www.jdon.com/bigdata/yarn.html Hadoop 2.2新特性 将Mapreduce框架升级到Apache YARN,YARN将Map reduce工作区分为两个:JobTracker组件:实现资源管理和任务JOB:计划/监视组件:划分到单独应用中. 使用MapReduce的2.0,开发人员现在可以直接Hadoop内部基于构建应用程序.Hadoop2.2也已经在微软widnows上支持

<?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses

注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

本文出自:http://blog.chinaunix.net/uid/28311809/abstract/1.html 在这篇博客中,主要介绍了Yarn对MRv1的改进,以及Yarn简单的内存配置和Yarn的资源抽象container.我么知道MRv1存在的主要问题是:在运行时,JobTracker既负责资源管理又负责任务调度,这导致了它的扩展性.资源利用率低等问题.之所以存在这样的问题,是与其最初的设计有关,如下图: 从上图可以看到,MRv1是围绕着MapReduce进行,并没有过多地考虑以后

本文hadoop的安装版本为hadoop-2.6.5 关闭防火墙 systemctl stop firewalld 一.安装JDK 1.下载java jdk1.8版本,放在/mnt/sata1目录下, 2.解压:tar -zxvf dk-8u111-linux-x64.tar.gz 3.vim /etc/profile #在文件最后添加 export JAVA_HOME=/mnt/sata1/jdk1.8.0_111 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 4.刷新配置

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1