目录 Yarn 容量调度器多队列提交案例 需求 配置多队列的容量调度器 1 修改如下配置 SecureCRT的上传和下载 2 上传到集群并分发 3 重启Yarn或yarn rmadmin -refreshQueues 4 向Hive队列提交任务 提交方式-打jar包的方式 任务优先级 任务优先级的使用 Yarn 容量调度器多队列提交案例 默认只有一个default队列,不能满足生产要求.一般按照业务模块如登录注册.购物车等创建队列. 需求 需求1:default队列占总内存的40%,最大资源容量

转自:http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/22186833 YARN作业提交的客户端仍然使用RunJar类,和MR1一样,可参考 http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/13629375在1.x中是向JobTracker提交,而在2.x中换成了ResourceManager,客户端的代理对象也有所变动,换成了YarnRunner,但大致流程和1类似,主要的流程集中在JobSubmitter.s

一.三种提交模式 1.Spark内核架构,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 2.第二种,是基于YARN的yarn-cluster模式. 3.第三种,是基于YARN的yarn-client模式. 4.如果,你要切换到第二种和第三种模式,很简单,将我们之前用于提交spark应用程序的spark-submit脚本,加上--master参数,设置为yarn-cluster,或yarn-client,即可. 如果你没设置,那么,就是stan

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar

Yarn是随着hadoop发展而催生的新框架,全称是Yet Another Resource Negotiator,可以翻译为“另一个资源管理器”.yarn取代了以前hadoop中jobtracker(后面简写JT)的角色,因为以前JT的 任务过重,负责任务的调度.跟踪.失败重启等过程,而且只能运行mapreduce作业,不支持其他编程模式,这也限制了JT使用范围,而yarn应运而 生,解决了这两个问题. 为了表述清楚,大家可以先看hadoop版本说明这篇文章,我这里要说的是hadoop2.0,

关键词:yarn rm mapreduce 提交 Based on Hadoop 2.7.1 JobSubmitter addMRFrameworkToDistributedCache(Configuration conf) : mapreduce.application.framework.path, 用于指定其他framework的hdfs 路径配置,默认yarn的可以不管 Token相关的方法:读取认证信息(支持二进制.json),并将其添加至相应的fileSystem中,以便以同样权限访

YARN(MapReduce2) Yet Another Resource Negotiator / YARN Application Resource Negotiator对于节点数超出4000的大型集群,MapReduce1系统开始面临着扩展性瓶颈.所以有了YARN的出现.YARN将jobtracker的职能划分为多个独立的实体,从而改善了MR1面临的扩展瓶颈问题.Jobtracker负责作业调度和任务进度监视,跟踪任务.重启失败或过慢的任务和进行任务登记,例如维护计数器总数.YARN将这两

记录源码细节,内部有中文注释 Client 端: //最终通过ApplicationClientProtocol协议提交到RM端的ClientRMService内 package org.apache.hadoop.mapred; jobclient包内 YarnRunner public JobStatus submitJob(JobID jobId, String jobSubmitDir, Credentials ts) throws IOException, InterruptedExc

op.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:302) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:82) at java.util.concurrent.FutureTas

java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig spark任务提交出错. 原因: spark-2.0后jersey升级到了ver2.x版本,但实际使用时还需要1.x.导致报错. 解决办法:利用maven或sbt进行打包,包含jersey依赖.得到jersey-bundle-1.17.1.jar 将jersey-bundle-1.17.1.jar加入$SPARK_HOME/jars目录,重启

1.为什么要让运行时Jar可以从yarn端访问spark2以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在 每一次我们运行的时候,如果没有指定 spark.yarn.archive or spark.yarn.jars Spark将在安装路径下的Jar目录,将其所有的Jar包打包然后将其上传到分布式缓存(官网上的原话是:To make Spark runtime jars accessible from YARN side, yo

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.

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,

目录 一.什么是yarn 二.yarn的基本架构和角色 三.yarn的工作机制 四.任务提交流程 五.资源调度器 FIFO 容量调度器 公平调度器 六.容量调度器多队列提交案例实操 1.案例:配置default.hive多队列 ①增加队列,添加队列的属性配置 ②分发配置文件到集群,重启Yarn ③测试,向default ,hive队列分别提交任务 2.配置Hive的默认提交队列 一.什么是yarn ​ Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,

当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 以下参数配置为例子: spark-submit --master yarn-cluster   #使用集群调度模式(一般使用这个参数) --num-executors  132      # executor 数量 --executor-cores  2        #设置单个executor能并发执行task数,根据job设置,推荐值2-16 (

spark 2.1.1 系统中希望监控spark on yarn任务的执行进度,但是监控过程发现提交任务之后执行进度总是10%,直到执行成功或者失败,进度会突然变为100%,很神奇, 下面看spark on yarn任务提交过程: spark on yarn提交任务时会把mainClass修改为Client childMainClass = "org.apache.spark.deploy.yarn.Client" spark-submit过程详见:https://www.cnblog

spark通過idea远程提交job到yarn: Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ of type scala.collection.Seq in i

YARN产生背景 MRv1的局限 YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性.在正式介绍YARN之前,先了解下MRv1的一些局限性,主要有以下几个方面: 扩展性差.在MRv1中,JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了Hadoop集群扩展性. 可靠性差.MRv1采用了master/slave结构,其中,master存在单点故障问题,一旦它出现故障将导致整个集群不可用. 资源利用率低.MRv1采用了基于槽位的资源分配模

1. 介绍 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个通用的资源管理平台,可为各类计算框架提供资源的管理和调度. 之前有提到过,Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担,对其进行了解耦.现在通常都会使用Hadoop Yarn,因为其稳定性更加优秀,YARN是对Mapreduce V1重构得到的,有时候也称为MapReduce V2. 2. YARN体系架构 首先,整个Hadoop Yarn和Hadoop1一样,也是建立在hdfs分布式

Yarn 工作架构 最近随着集群大家开始频繁使用集群,资源调度的问题越发的凸显出来.需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理,以及到底在背后做了一些什么事情. 来看一下下面这张图. yarn 里面有两个大的角色,这个也很容易在 yarn 里面的配置看到. 一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配,他会往 Node Manager 分配一个 App Master. 然后 App Master 会向 Resource Manager 申请资源.这个时候 R

Hadoop 和 MRv1 简单介绍 Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动).图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件.   图 1. Hadoop 集群架构的简单演示 一个 Hadoop 集群可分解为两个抽象实体:MapReduce 引擎和分布式文件系统.MapReduce 引擎能够在整个集群上执行 Map 和 Reduce 任务并报告结果,其中分布式文件系统提供了一种存储模