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

Spark运行模式有Local,STANDALONE,YARN,MESOS,KUBERNETES这5种,其中最为常见的是YARN运行模式,它又可分为Client模式和Cluster模式.这里以Spark自带的SparkPi来说明这些运行模式. 本文作为第一篇,先结合SparkPi程序来说明Yarn Client方式的流程. 以下是Spark中examples下的SparkPi程序. // scalastyle:off println package org.apache.spark.exampl

无论用YARN cluster和YARN client来跑,均会出现如下问题. [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ jps 2049 NameNode 2706 Jps 2372 ResourceManager 2660 Master 2203 SecondaryNameNode [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ > --master y

Yarn-cluster VS Yarn-client 从广义上讲,yarn-cluster适用于生产环境:而yarn-client适用于交互和调试,也就是希望快速地看到application的输出. 在我们介绍yarn-cluster和yarn-client的深层次的区别之前,我们先明白一个概念:Application Master.在YARN中,每个Application实例都有一个Application Master进程,它是Application启动的第一个容器.它负责和Resource

org.apache.spark.deploy.yarn.Client.scala中的monitorApplication方法: /** * Report the state of an application until it has exited, either successfully or * due to some failure, then return a pair of the yarn application state (FINISHED, FAILED, * KILLED,

1 贴出完整日志信息 // :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp1/ // :: INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested MB per container) //

使用java client访问kerberos-secured cluster,最重要的是先从admin那里拿到可用的keytab文件,用来作认证.接下来就是调整连接的配置.以下先用连接hdfs为例进行说明. 申请可用的keytab文件 1. 申请可认证的keytab文件,keytab文件用来存储principal的key.由KDC那边生成的principal,最终可以存储在keytab文件中. 2. 安装Kerberos client常用命令,并熟悉kerberos认证原理. 3. 配置/et

一.yarn的简介: Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具. 二.yarn的特点: 1.速度超快. Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载. 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快. 2.超级安全. 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性. 3.超级可靠. 使用详细.简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作. 三.yarn的安装: 下载node.js,使用npm安装 npm insta

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

表中某个状态字段的状态表示区分最好用数字,如status - [9999:失败,1111:成功]

yarn global add !== yarn add global yarn does not exist the --global flag, but exits yarn global command # yarn global add !== yarn add global # $ yarn global add @angular/cli { "dependencies": { "@angular/cli": "^10.0.8", }

yarn uninstall global yarn global remove https://yarnpkg.com/lang/en/docs/cli/remove/ https://yarnpkg.com/en/docs/cli/global global is an command, not a flag # OK $ yarn global remove @vue/cli # yarn global <add/bin/list/remove/upgrade> [--prefix] #

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

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.mac 安装 brew install yarn 报错 Error: Failure while executing; `git config --local --replace-all homebrew.analyticsmessage true` exited with 1. 解决办法 在terminal输入: xcode-select --install 安装成功之后可以解决 2.brew 安装慢 1.cd "$(brew --repo)" && git re

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

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will

问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示我们代码里设置的应用名Spark Pi,第二个应用是使用yarn-cluster模式提交的,设置的应用名没有生效. 图1 提交应用 回答 导致这个问题的主要原因是,yarn-client和yarn-cluster模式在提交任务时setAppName的执行顺序不同导致,yarn-client中setAppName是在

一.前述 有了上次hadoop集群的搭建,搭建yarn就简单多了.废话不多说,直接来 二.规划 三.配置如下 yarn-site.xml配置 <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制    </property><property>   <

yarn中有一个比较重要的配置yarn.nodemanager.local-dirs,如果配置的不好,在饱和状态运行下集群会出现很多问题:1 默认配置${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir,系统盘通常只有几百G,配置在这里会经常报磁盘空间不足的错误:2 配置到其中1个数据盘,比如/data0/,这个数据盘会经常没有响应,或者直接坏掉:3 正确的配置是配置到所有的数据盘,通常是12个,其实yarn的description写的很清楚 <property> <descri

在hadoop/bin目录下有yarn命令 yarn application -kill <applicationId>