环境:CDH5.13.3  spark2.3 在提交任务之后,发现executor运行少量几台nodemanager,而其他nodemanager没有executor分配. 测试环境通过spark-shell模拟如下: 第一次尝试分配6个exeutor,具体如下 spark2-shell \ --driver-memory 1G \ --executor-memory 2G \ --num-executors 6 \ --executor-cores 3 结果:container全部分布在同一个

在yarn资源管理的集群上运行spark程序,无法读取的数据多与少,都会报这个错误,但是其他程序在集群上能够正常运行. 16/11/14 00:13:44 WARN cluster.YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Container marked as failed: container_1478851289360_0032_01_000005 on host: gs-server-v-407. Exit status: 1. Diagno

/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 配置文件中 - yarn.nodemanager.log-dirs 指定本机的日志路径 (/hadoopfs/fs1/yarn/nodemanager/log/application_1546250639760_0052/container_e03_1546250639760_0052_01_000001/) - yarn.log-aggregation-enable 是否启用日志聚集功能.默认 false. yarn.log-agg

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源

这篇文章是我来Hulu这一年做的主要工作,结合当下流行的两个开源方案Docker和YARN,提供了一套灵活的编程模型,目前支持DAG编程模型,将会支持长服务编程模型. 基于Voidbox,开发者可以很容易的写出一个分布式的框架,Docker作为运行的执行引擎,YARN作为集群资源的管理系统. 同时这篇文章也发表在Hulu官方的技术博客上:http://tech.hulu.com/blog/2015/08/06/voidbox-docker-on-yarn/ csdn在线:http://huiyi

注:本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明.   Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰.目前支持两种类型的资源隔离:CPU和内存,对于这两种类型的资源,Yarn使用了不同的资源隔离方案.   对于CPU而言,它是一种“弹性”资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup:对于内存而言,它是一种“限制

部署服务器: sparkml 集群 ########### sparkml ########## sparkml-node1 # yarn resource manager sparkml-node2 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node3 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node4 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node5 # nodemanager spark-2.0.0 上线功能:

YARN学习总结 前言 YARN(Yet Another Resource Manage,另一种资源协调者)是hadoop-0.23版本引入的的一个新的特性,可以说它是对原有Hadoop Mapreduce(Hadoop 1.0)架构的一种里程碑式的改革.它在整个Hadoop生态体系中负责资源管理和作业调度,支持各类分布式应用程序的执行. 本文档的大部分内容参考于Apache Hadoop 2.7.2--YARN官方网站,是对网站内容的翻译加上本人自己的理解,有些内容可能会因为本人的知识水平和英

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea

示例: spark-submit [--option value] <application jar> [application arguments] 参数名称 含义 --master MASTER_URL yarn --deploy-mode DEPLOY_MODE Driver程序运行的地方:client.cluster --class CLASS_NAME The FQCN of the class containing the main method of the applicatio

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

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&

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

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

搭建Hadoop Yarn on Docker 一.概览 Docker基于Linux Container技术整合了一堆易用的接口用于构建非常轻量级的虚拟机.Docker Container Executor(DCE)使得Yarn NodeManager服务可以将其container进程运行在Docker容器中.用户可以自定义运行Yarn container的Docker镜像.这些container提供了自定义的.与外部NodeManger隔离的运行环境,还可以指定安装与NodeManager不同

对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Streaming作业的经验.您将学习如何将Spark Streaming应用程序提交到YARN群

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

资源管理与调度系统-YARN资源隔离及以YARN为核心的生态系统 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. 一.什么是资源隔离 资源隔离是指为不同任务提供可独立使用的计算资源以避免它们互相干扰.当前存在很多资源隔离技术,比如硬件虚拟化,虚拟化,Cgroups,Linux Container等. YARN对内存资源和CPU资源采用了不同对资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定的应用程序的死活,为了能够更灵活地控制内存使用量,YARN提供了两种可