一.Overview 介绍     yarn timeline server用于存储和检查应用程序过去和现在的信息(比如job history server).有两个功能: 1.Persisting Application Specific Information 保存应用程序特定的信息     收集和检索应用程序或者框架的特定信息.如装mr任务的map\reduce数量通过TimeClient发布到Timeline Server中.然后用户可以通过wetrest 来查询这些参数. 2.Pers

一.ResourceManager HA ResourceManager(RM)负责跟踪集群中的资源,以及调度应用程序(例如,MapReduce作业). 在Hadoop 2.4之前,ResourceManager是YARN集群中的单点故障. 高可用性功能以Active / Standby ResourceManager对的形式添加冗余,以消除此单点故障. RM故障转移: ResourceManager HA通过主动/备用架构实现 - 在任何时间点,其中一个RM处于活动状态,并且一个或多个RM处于

注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1.    ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemana

参数均需要在yarn-site.xml中配置: 1. ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemanager.scheduler.address 参数解释:ResourceManager 对App

AppMaster向RM请求资源 MRAppMaster :serviceinit // service to allocate containers from RM (if non-uber) or to fake it (uber) containerAllocator = createContainerAllocator(null, context); addIfService(containerAllocator); dispatcher.register(ContainerAlloca

Hadoop YARN架构解读 原Mapreduce架构 原理架构图如下: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 原 MapReduce 程序的流程:首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作.TaskTracker 是 Map-reduce 集群中每台机器都有的一个

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.

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

Yarn资源调度 yarn集群的监控管理界面: http://192.168.52.100:8088/cluster jobHistoryServer查看界面: http://192.168.52.100:19888/jobhistory yarn的介绍: yarn是hadoop集群当中的资源管理系统模块,从hadoop2.x开始引入yarn来进行管理集群当中的资源(主要是服务器的各种硬件资源,包括CPU,内存,磁盘,网络IO等)以及运行在yarn上面的各种任务. 总结一句话就是说:yarn主要

本篇主要对yarn命令进行阐述 一.yarn命令概述 [root@lgh ~]# yarn -help Usage: yarn [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of: resourcemanager -format-state-store deletes the RMStateStore resourcemanager run the ResourceManager Use -format-state-store for delet

文章目录 1.Yarn介绍 2.Yarn架构 2.1 .ResourceManager 2.2 .ApplicationMaster 2.3 .NodeManager 2.4 .Container 2.5 .Resource Request 及 Container 2.6 .JobHistoryServer 2.7.Timeline Server 3.yarn应用运行原理 3.1.yarn应用提交过程 3.2.mapreduce on yarn 4. yarn使用 4.1 .配置文件 4.2.

目录 一些基本知识 ResourceManager 的恢复 Resource Manager的HA YARN Node Labels YARN Node Attributes Web Application Proxy YARN Timeline Server 基于yarn的API,编写一个可以部署到yarn集群执行的应用 应用安全 Node Manager Health Checker Service CGroups with YARN Secure Containers 移除节点 Oppor

在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源

需求 我们在考虑hadoop map-reduce框架的时候,最重要需包括: 1. reliability 可靠性,主要是jobtracker,resource manager可靠性 2. availability 可用性  3. scalability 可扩展性,能支撑10000到20000节点的cluster 4. backward compatibility 向后兼容性,支持之前写mapreduce application能不用修改而直接在新的框架上运行 5. evolution 可演化性

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

目录 · 概况 · 原理 · 资源调度器分类 · YARN架构 · ResourceManager · NodeManager · ApplicationMaster · Container · YARN工作流程 · YARN资源调度 · 操作 · Overview · User Commands · Administration Commands 概况 1. YARN:Yet Another Resource Negotiator,统一资源管理调度平台. 2. 与MRv1:脱胎于MRv1,解决

HDFS 系统架构图 NameNode 是主节点,存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.NameNode将这些信息加载到内存并进行拼装,就成为了一个完整的元数据信息 NameNode的启动过程: 第一次启动: NameNode存储的元数据放置在: * 内存 *本地磁盘 *fsimage(镜像文件) *edits(编辑日志文件)         1, 格式化hfds 文件系统,就是为了生成fsimage 

Yarn架构介绍Yarn/MRv2最基本的想法是将原JobTracker主要的资源管理和job调度/监视功能分开作为两个单独的守护进程.有一个全局的ResourceManager(RM)和每个Application有一个ApplicationMaster(AM),Application相当于map-reduce job或者DAG jobs.ResourceManager和NodeManager(NM)组成了基本的数据计算框架.ResourceManager协调集群的资源使用,任何client或者

背景: 1.已禁用ipv6. 2.所有节点的/etc/hosts正确配置,任务在ResourceManager提交. 3.yarn-site.xml中指定了 yarn.resourcemanager.hostname=Master yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle 并在各NodeManager配置了相应的yarn.nodemanager.hostname 4.mapred-site.xml中指定了mapreduce.framework

Spark On Yarn的优势 每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行 1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池 2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类.隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略 3. Yarn可以自由地选择executor数量 4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark

一.第一步当然是配置YARN HA,这在使用ambari管理时很简单,这里不在赘述. 二.建立HAWQ的专用资源队列queue 不要手工编辑scheduler设置,最方便的当然是使用queue manager,入口看图. 添加一个hawq_queue 三.重启受影响的yarn服务 添加或修改queue之后,ambari管理界面中会有提示,点击重启即可. 四.编辑hawq的配置文件 1,修改hawq-site.xml中hawq_global_rm_type值为yarn <property> &l