一.datanode添加新节点 1 在dfs.include文件中包含新节点名称,该文件在名称节点的本地目录下 [白名单] [s201:/soft/hadoop/etc/hadoop/dfs.include] 2  在hdfs-site.xml文件中添加属性 <property> <name>dfs.hosts</name> <value>/soft/hadoop/etc/dfs.include.txt</value> </property

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到

YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResouceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度.当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManger申请资源,并要求NodeManager启动可以占用一定资源的任务. Hadoop2.0 YARN包含以下实体,可以看图: R

运行在独立的节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心,构建了整个平台.ApplicationMaster和相应的container一起组成了一个Yarn的应用系统. ResourceManager提供应用程序的调度,每个应用程序由一个ApplicationMaster管理,以Container的形式请求每个任务的计算资源.Container由ResourceMangaer调度,由每个节点的NodeManager上进行本地的管理. ResourceMa

运行脚本,提交job 往YARN提交Samza job要使用run-job.sh这个脚本. samza-example/target/bin/run-job.sh  --config-factory=samza.config.factories.PropertiesConfigFactory  --config-path=file://$PWD/config/hello-world.properties 这脚本的内容是什么呢? exec $(dirname $0)/run-class.sh or

Apache Hadoop 2.9.2 的集群管理之服役和退役 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. 随着公司业务的发展,客户量越来越多,产生的日志自然也就越来越大来,可能我们现有集群的DataNode节点的容量依旧不能满足存储数据的需求,因此需要在现有的集群基础之上动态添加DataNode在生成环境中也是很有可能的. 一.添加新节点的过程(服役) 1>.查看需要加入进群的节点的IP地址 [root@node110.yinzhengjie.org.cn ~]# ifc

Hadoop基础-Hadoop的集群管理之服役和退役 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. 在实际生产环境中,如果是上千万规模的集群,难免一个一个月会有那么几台服务器出点故障,在IDE机房这种事情几乎每个星期都会有那么几起事故发生,比如服务器断电,磁盘过慢,网络不同,核心路由故障,接入层交换机故障,在严重点就是一些二级运营商出口被攻击导致网络拥堵等等.刚刚说的这些事件都是我在实际工作中遇到的一些现象,因此,在大规模集群部署上,尤其是大数据,存储的都是海量数据,甚至可以

一.datanode添加新节点 1.在dfs.include文件中包含新节点名称,该文件在名称节点的本地目录下 [白名单] [/app/hadoop/etc/hadoop/dfs.include] 2.在hdfs-site.xml文件中添加属性 <property>     <name>dfs.hosts</name>     <value>/app/hadoop/etc/dfs.include.txt</value> </property

MRv1 VS MRv2 MRv1: - JobTracker: 资源管理 & 作业控制- 每个作业由一个JobInProgress控制,每个任务由一个TaskInProgress控制.由于每个任务可能有多个运行实例,因此,TaskInProgress实际管理了多个运行实例TaskAttempt,每个运行实例可能运行了一个MapTask或ReduceTask.每个Map/Reduce Task会通过RPC协议将状态汇报给TaskTracker,再由TaskTracker进一步汇报给JobTrac

1.准备 四台虚拟机 ①卸载openjdk ②安装jdk 2. 配置静态ip: ip : 每个机器在internet上的唯一标识 子网掩码: 必须结合IP地址一起使用,将某个IP地址划分成网络地址和主机地址两部分. 网关 : 网关既可以用于广域网互连,也可以用于局域网互连. 网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备 DNS : 它作为可以将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便的访问互联网,而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串.  ①进入/etc/sysconfig/net

Yarn的产生 mapReduc1.0 1单点故障 2扩展效率低 3资源利用率高 降低运维成本 方便数据共享 多计算框架支持 MapReduce Spark Storm Yarn的架构图 Yarn模块介绍 ResourceManger 负责集群资源的统一管理和调度 处理客户端请求 启动/监控ApplicationMaster 监控NodeManager 资源的分配与调度 NodeManager 负责单点资源的管理和使用 处理来自ResourceManager的命令 处理来自Application

备注:新添的机器为hadoop05,现有hadoop01.hadoop02.hadoop03.hadoop04 环境准备: 1.先克隆一台和集群中一样的机器 2.修改机器ip和主机名称 3.删除原来的data文件和log日志的残存的文件 服役新节点的具体步骤: 1.在namenode的安装目录中的etc/hadoop文件夹下创建dfs.hosts文件 touch dfs.hosts 2.在文件中添加datanode的主机名称(包括新添加的节点) hadoop02 hadoop03 hadoop0

Yarn的产生 mapReduc1.0 1单点故障 2扩展效率低 3资源利用率高 降低运维成本 方便数据共享 多计算框架支持 MapReduce Spark Storm Yarn的架构图 Yarn模块介绍 ResourceManger 负责集群资源的统一管理和调度 处理客户端请求 启动/监控ApplicationMaster 监控NodeManager 资源的分配与调度 NodeManager 负责单点资源的管理和使用 处理来自ResourceManager的命令 处理来自Application

退役dn2echo "dn2" >>excludes echo "dn2" >>yarn-excludes sh refresh-namenodes.sh (注:hdfs dfsadmin -refreshnodes和上述脚本实质是一致的,但是使用本命令退役失败,原因待研究) yarn rmadmin -refreshNodes 注意事项:执行完命令后,hadoop会确保dn2上的blk都在其他借点上保留了符合副本数的副本,此过程为Decom

在服役前要配置好新增主机的环境变量,ssh等信息,个人环境介绍 hadoop002(namenode),hadoop003(resourcemanager),hadoop004(secondarynamenode),准备新增hadoop005 一.服役数据节点 1.在namenode节点主机下的${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/下创建dfs.hosts文件添加你要新增的主机名 hadoop002 hadoop003 hadoop004 hadoop005 2.打开hfds-si

欢迎关注我的公众号<小沈干货>,谢谢大家. 一.可以将YARN看作是分布式操作系统,在大数据组件中,YARN的定位是: 1)集群资源管理中心 2)任务调度中心 YARN的功能进一步可以细化为: 1)任务调度 2)资源管理 3)用户接口 二.YARN的体系架构 1.集群资源管理层 YARN采用master/slave架构,主节点上运行主服务ResourceManager,从节点上运行从服务NodeManager.Client为安装在YARN客户端协议的实体机器,集群正常运行时,只存在RM和NM两

1 概述 为了增大并发性,Yarn采用事件驱动的并发模型,将各种处理逻辑抽象成事件和调度器,将事件的处理过程用状态机表示.什么是状态机? 如果一个对象,其构成为若干个状态,以及触发这些状态发生相互转移的事件,那么此对象称之为状态机. 处理请求作为某种事件发送到系统中,由一个中央调度器传递给对应的事件调度器,进而对事件进行处理,处理完成之后再次发送给中央调度器,再进行处理,直至处理完成. Yarn的资源管理模块ResourceManager,其核心构成就是四类这样的状态机(基于2.4版本),分别是

新增数据节点 0. 需求随着公司业务的增长,数据量越来越大,原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点.1. 环境准备 (1)在hadoop03主机上再克隆一台hadoop04主机 (2)修改IP地址和主机名称 (3)删除原来HDFS文件系统留存的文件(/hadoop/module/hadoop-2.7.7/data和log) (4)source一下配置文件 [linyouyi@hadoop04 hadoop-]$ source /etc/profi

最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来 一.yarn的介绍 YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成.ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行统一管理和调度.当在处理一个作业时ResourceManager会在NodeManager所在节点创建一全权负责单个作业运行和监控的程序ApplicationMaster. 1.ResouceManager(简

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