yarn-site.xml 配置介绍 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 说明:单个容器可申请的最小与最大内存,应用在运行申请内存时不能超过最大值,小于最小值则分配最小值,从这个角度看,最小值有点想操作系统中的页.最小值还有另外一种用途,计算一个节点的最大container数目注:这两个值一经设定不能动态改变(此处所说的动态改变是指应用运行时). 默认值:1024/8192 yarn.

ailed to fectch URl https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list.xml, reason: Connection to https://dl-ssl.google.com refused解决办法来源于:code.google.com windows 打开C:\WINDOWS\system32\drivers\etc中的hosts文件 在最后一行添加74.125.237.1 dl-ssl.google.com

转:http://blog.csdn.net/bamuta/article/details/12995139 解决办法 : 在1个网站上找到了解决方法,(网络忘了没记)urg, my copy/paste was botched up but hopefully this still makes sense. The value mapreduce.shuffle is now mapreduce_shuffle and the name yarn.nodemanager.aux-service

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

以下只是对yarn配置文件(yarn.site.xml)简单的一个配置 <configuration> <!-- rm失联后重新链接的时间 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name> <value></value> </property> <property> <!-- 启用RM高可用 -

安装jdk1.7 http://www.cnblogs.com/zhangXingSheng/p/6228432.html  ------------------------------------------------------------- 新增个域名 [root@node4 sysconfig]# more /etc/hosts 127.0.0.1 localhost 192.168.177.124 hadoop-node4.com node4 [root@node4 sysconfi

一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储. 首先搭建Docker环境,Docker版本大于1.3.2 安装主机监控程序和加速器(curl -sSL https://get.daocloud.io/daomonit/install.sh | sh -s 7a029f60d36056fe1b85fabca6a133887245abe6) docker pull daocloud.io/library

环境:centos6.2 Hadoop2.2.0 hive0.12 hbase0.94 1>hadoop配好之后,跑任务老失败,yarn失败,报out of memory错误,然后怎么调整内存大小都不行,后来发现是can’t create new thread. 解决:在vi /etc/security/limits.conf 添加 hadoop - nofile 65535 hadoop - nproc  65535 2>yarn运行错误:mapreduce.shuffle set in y

本文的配置环境是VMware10+centos2.5. 在学习大数据过程中,首先是要搭建环境,通过实验,在这里简短粘贴书写关于自己搭建大数据伪分布式环境的经验. 如果感觉有问题,欢迎咨询评论. 一:伪分布式准备工作 1.规划目录 2.修改目录所有者和所属组 3.删除原有的jdk 4.上传需要的jdk包 5.增加jdk 的执行权限 6.解压jdk 7.修改profile的JAVA_HOME,PATH 8.切换至root用户,使文件生效 9.检验jdk是否成功 二:搭建为分布式 1.解压hadoop

前言:因项目中需要数据分析,因而使用hadoop集群通过离线的方式分析数据 参考着网上的分享的文章实施整合的一篇文章,实施记录 安装流程: 1.设置各个机器建的ssh 无密码登陆 2.安装JDK 3.开始安装配置hadoop 4.检查单机版Hadoop 5.集群搭建 6.测试集群是否搭建成功 7.hadoop远程客户端安装配置 准备:分别上台机器:master(hadoop主机).node1(hadoop从机).node2(hadoop从机) echo "192.168.163.220 mast

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

本文的配置环境是VMware10+centos2.5. 在学习大数据过程中,首先是要搭建环境,通过实验,在这里简短粘贴书写关于自己搭建大数据伪分布式环境的经验. 如果感觉有问题,欢迎咨询评论. 零:下载ruanjian 1.下载 2.下载网址 https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/ 一:伪分布式准备工作 1.规划目录 2.修改目录所有者和所属组 3.删除原有的jdk 4.上传需要的jdk包 5.增加jdk 的执行权限 6.解压jdk 7.修改

1.安装Bash on Windows 这个参考官网步骤,很容易安装,https://msdn.microsoft.com/en-us/commandline/wsl/install_guide 安装过程很简单,主要是从应用商店下载bash的时候,比较容易失败,可能需要多试几次. 2.配置SSHD 自带的命令行比较简陋,操作不方便.可以开启sshd,然后用xshell等终端登录. /etc/ssh/ vim sshd_config #修改以下几项 Port #windows 10会默认占用22端

hadoop入门(二) hadoop的配置 1.本地模式 2.伪分布式 3.分布式     一.配置linux环境: 1打开虚拟网络编辑器,选择 VMnet1 仅主机模式, 子网 IP 设为 192.168.1.0 ,子网掩码设为 255.255.255.0 2.增加用户组 创建用户: adduser 用户名 password  用户名 # useradd dev #创建用户 # passwd dev #修改密码 更改用户 dev 的密码 . 新的 密码: 重新输入新的 密码: passwd:所

hadoop完全分布式搭建 建议(遇到的坑): 如果自己用的操作系统就是linux,我本身是deepin系统,装了两台虚拟机,结果,用户名没有配置,导致启动不了,因为hadoop的master节点启动的时候,默认slave的用户名为master机器的用户名.所以,要保证三台机器,用户名是一致的!! windows下的调试MapReduce程序会有点不方面,需要装winutils. 建议在一台上搭建完整(包括环境.配置),再克隆,或者scp复制. 如果想连zookeeper和kafka都一起的话,

本地模式 环境介绍 一共三台测试机 master   192.168.4.91 slave1   192.168.4.45 slave2   192.168.4.96 操作系统配置 1.Centos7操作系统 2.防火墙,selinux都关闭(在学习的时候,基本都是关闭防火墙,生产环境,防火墙都是打开的,不仅有Linux自带的主机防火墙,还有其他的物理防火墙) *** 以下操作需要root权限 *** () Centos7关闭防火墙命令 #systemctl stop firewalld #sy

什么是HA? HA的意思是High Availability高可用,指当当前工作中的机器宕机后,会自动处理这个异常,并将工作无缝地转移到其他备用机器上去,以来保证服务的高可用. HA方式安装部署才是最常见的生产环境上的安装部署方式.Hadoop HA是Hadoop 2.x中新添加的特性,包括NameNode HA 和 ResourceManager HA.因为DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的,所以不用对他们进行特殊的高可用处理. Zookeeper 一.介绍 Zo

在hadoop2.9.0版本中,对namenode.yarn做了ha,随后在某一台namenode节点上运行自带的wordcount程序出现偶发性的错误(有时成功,有时失败),错误信息如下: // :: INFO client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider: Failing over to rm2 // :: INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : // :: INFO mapre

错误:org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException( 或者为FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask ) org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException: The auxService:mapreduce_shuf

hadoop-env.sh:脚本中所用到的环境变量,以运行Hadoop mapred-env.sh:脚本中所用到的环境变量,以运行mapreduce yarn-env.sh:脚本中所用到的环境变量,以运行YARN core-site.xml:hadoop core 的配置选项,如HDFS,MapReduc和YARN常用的I/O设置 hdfs-site.xml:Hadoop守护进程的配置项,包括namenode,secondnamenode和datanode mapred.site.xml:map

ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin ex