spark on yarn 的执行过程在 yarn RM 上无法直接查看,即 http://192.168.10.10:8088,这对于调试程序很不方便,所以需要手动配置 配置方法 1. 配置 spark-defaults.conf  cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf 添加如下配置 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hadoop10:9000//user

我们经常使用yarn调度,但是我们是否对调度队列显示参数真正了解呢?   下面我们来一一看看这些参数都是做什么用的,代表什么意思   hadoop是通过队列管理集群资源,翻开集群Web UI,找到Schedule查看   Queue State queue 的状态 Used Capacity : 0.0% 已使用资源占队列配置值的百分比 Absolute Used Capacity : 0.0% 已使用资源占集群的百分比 Absolute Capacity queue 至少可以使用系统资源占集群

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

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

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1 CapacityScheduler 1.1 模型介绍 1.2 资源分配相关参数 1.3 限制应用程序数目相关参数 1.4 队列访问和权限控制参数 2 线上实例 2.1 配置 2.1.1 配置ResourceManager使用CapacityScheduler 2.1.1 配置Queues 2.2 测试 2.2.1 用户user01能访问队列wa,不能访问队列yq 2.2.2 用户user02能访问队列yq,不能访问

以下基于 hadoop版本 hadoop-2.8.4 给各个节点打标签 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels fastcpu,normal # 是否独占默认是true,不独占其他队列就可以normal标签资源 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels "fastcpu,normal(exclusive=false)" yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode "container-1

今天(北京时间 2019 年 11 月 8 日),微软发布了 Visual Studio Code 1.40 版本.让我们来看看有哪些主要的更新. 自建 Web 版 VS Code 前不久,微软正式发布了 Visual Studio Online,包含微软托管的 Web 版 VS Code.如今,开发者已经可以直接从 VS Code 的源代码编译出 Web 版 VS Code. 如果你已经下载了 VS Code 在 GitHub 上的源代码,只需运行 yarn web,就能在 http://lo

北京时间 2019 年 11 月 4 日,在 Microsoft Ignite 2019 大会上,微软正式发布了 Visual Studio Online 公开预览版!发布之后,开发者们都为之振奋.同时,许多童鞋也纷纷询问各种与 Visual Studio Online 相关的问题.于是,韩老师就决定写一篇 FAQ,来统一回答一下大家的疑问~ iPad 支持 目前,Web 版 VS Code 只支持基于 Chromium 的浏览器,还不支持 iPad 上的浏览器.但对于 Safari 的支持,是

1. RM Failover ResourceManager HA 由一个Active/Standby 架构实现:在任何时间点,仅有一个RM是Active,其他一个(或多个)RM节点处于Standby 模式,在Active RM发生故障后,Standby RM 取代它并接管Active的工作.触发转换成active的操作可以由管理命令完成,或是自动由内置的failover-controller完成(需要开启automatic-failover的功能). 2. 手动转换与failover 当自动f

之前记录Yarn:Hadoop2.0之YARN组件,这次使用Docker搭建Spark On  Yarn 一.各运行模式 1.单机模式 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上没有问题.其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程拥有1个core) 指令实例: 1)spark-shell --master local 2)spark-shell --master local

最近的工作是利用Hive做数据仓库的ETL转换,大致方式是将ETL转换逻辑写在一个hsql文件中,脚本当中都是简单的SQL语句,不包含判断.循环等存储过程中才有的写法,仅仅支持一些简单的变量替换,比如当前账期等.然后通过一个通用的shell脚本来执行hsql文件.该脚本是主要是调用了hive -f <hsql文件>来执行hsql文件中的SQL语句的,当然hive命令会通过--hivevar选项定义变量将当前账期等数值传进去供SQL使用. 简单说下环境信息,目前使用的大数据平台版本是HDP 3.

摘要:尽管 React Native 已经进入开源的第 6 个年头,距离发布 1.0 版本依旧是遥遥无期."Learn once, write anywhere",完全不影响 React Native 沦为"不会 JavaScript 也能用"的框架,那如何将在 React Native 项目中引入 react-native-web 呢? react-native-web 简介 仓库地址: https://github.com/necolas/react-nativ

围绕spark的其他特性和应用.主要包括以下几个方面 spark自定义分区 spark中的共享变量 spark程序的序列化问题 spark中的application/job/stage/task之间的关系 spark on yarn原理和机制 spark的资源分配方式 1. spark自定义分区 1.1 自定义分区说明 在对RDD数据进行分区时,默认使用的是HashPartitioner 该函数对key进行哈希,然后对分区总数取模,取模结果相同的就会被分到同一个partition中 HashPa

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1

完整PDF版本:<Apache Hadoop2.x边安装边入门> 目录 第一部分:Linux环境安装 第一步.配置Vmware NAT网络 一. Vmware网络模式介绍 二. NAT模式配置 第二步.安装Linux操作系统 三. Vmware上安装Linux系统 四.设置网络 五.修改Hostname 六.配置Host 七.关闭防火墙 八.关闭selinux 第三步.安装JDK 九.安装Java JDK 第二部分:Hadoop本地模式安装 第四步. Hadoop部署模式 第五步.本地模式部署

搭建yarn环境后,执行 hadoop/bin/hadoop jar hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /host1 /out1 执行一直停留在Running job: 打开yarn web 页面http://crxy1:8088/cluster app的作业state停留在Accepted上 点击ID列的作业链接进去 英文翻译大概如下: stucks at accepted s

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135808.html 目录 Web UI 事件日志 网络安全(配置端口) 仅适用于Standalone模式的端口 适用于所有集群管理器的通用端口 现在,Spark支持通过共享秘钥进行认证.启用认证功能可以通过参数spark.authenticate来配置.此参数控制spark通信协议是否使用共享秘钥进行认证.这种认证方式基于握手

Apache Spark MLlib是Apache Spark体系中重要的一块拼图:提供了机器学习的模块.只是,眼下对此网上介绍的文章不是非常多.拿KMeans来说,网上有些文章提供了一些演示样例程序,而这些程序基本和Apache Spark 官网上的程序片断类似:在得到训练模型后,差点儿都没有展示怎样使用该模型.程序运行流程.结果展示以及举例測试数据等部分. 笔者依据Apache Spark官网上的程序片断.写了一个完整的调用MLlib KMeans库的測试程序,并成功在Spark 1.0 +

核心显示类: 类 描述 DisplayObject 显示对象基类,所有显示对象均继承自此类 Bitmap 位图,用来显示图片 Shape 用来显示矢量图,可以使用其中的方法绘制矢量图形 TextField 文本类 BitmapText 位图文本类 DisplayObjectContainer 显示对象容器接口,所有显示对象容器均实现此接口 Sprite:DisplayObjectContainer 带有矢量绘制功能的显示容器 Stage:DisplayObjectContainer 舞台类 根节

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是一个非常好的问题.只要.无论答案是什么.我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员. 原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病:不提供完整代码)已经写得算比較清楚,但假设用户全然把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的样例还有另外一个通病:不提供test data.