MapRdeuce&Yarn的工作机制 一幅图解决你所有的困惑 那天在集群中跑一个MapReduce的程序时,在机器上jps了一下发现了每台机器中有好多个YarnChild.困惑什么时YarnChild,当程序跑完后就没有了,神奇.后来百度了下,又问问了别的大佬.原来是这样 什么是YarnChild: 答:MrAppmaster运行程序时向resouce manager 请求的maptask/reduceTask.也是运行程序的容器.其实它就是一个运行程序的进程. 图解说下: hadoop1版本

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,

Oozie在执行sqoop的时候报错,同样的SQL在sqoop中可用,在oozie中不可用: Caused by: java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00918: 未明确定义列 at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:450) at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:399) at oracle.

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

转载地址:http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/44313531 (1)安装环境         操作系统:Linux(centos6.5)         JDK版本:1.7.0_45         Hadoop版本:hadoop2.2.0         Sqoop版本:sqoop-1.4.5.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz         hadoop安装目录:/home/hadoop/hadoo

本文转载:通通学--知识学习与分享平台 Hadoop的核心 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 Yarn:集群资源管理和调度框架 Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储.计算.资源管理平台 作者:Doug Cutting 受Google三篇论文的启发 Hadoop生态系统 HDFS 主从结构主节点,只有一个: namenode从节点,有很多个: datanodes namenode负责:接收用户操作请求

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

15/03/18 09:59:21 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1426641074924_0002_m_000000_2, Status : FAILED Error: org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-35642051-192.168.199.91-1419581604721:blk_1073743091_2267 file=/fil

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext

learn from error- Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#21 at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:134) at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:

ttempt_1448915696877_13139_m_000141_0 100.00 FAILED map > map px42pub:8042 logs Wed, 09 Dec 2015 06:15:17 GMT Wed, 09 Dec 2015 06:20:32 GMT 5mins, 14sec Error: Java 堆空间 Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 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 是 Map-reduce 框架的中心,他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 Ma

是在reduce阶段报的错误,详细错误信息是 朱传豪 19:04:48 Diagnostic Messages for this Task: Error: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:109) at org.apache.hadoop.util.ReflectionU

link:http://blog.csdn.net/uniquechao/article/details/26449761   版本信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0   1. Application Master 无法访问       点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是由于设定web ui时,50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0,导致applica

0.优化:http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-optimization-0/ http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-optimization-1/ 1.各个节点的配置文件的内容要一致:core|hdfs|mapred|yarn-site.xml.修改一个的节点的配置文件内容后,集群中所有的节点要同步修改,报错的原因大部分是由于节点之间配置文件不一致导致! 2.修改完配置文件后要重启hdfs或yarn服务. 3.

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了,索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习. 我们通过提交jar包,进行MapReduce处理,那么整个运行过程分为五个环节: 1.向client端提交MapReduce job. 2.随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3.由NodeManager进行加载与监控containers. 4.通过applicationMaster与Resou

今天dw组同事发邮件说有一个问题让帮解决一下.他们自己没能搞得定.下面问题解决过程: 1.hql insert overwrite table mds_prod_silent_atten_user partition (dt=20141110) select uid, host, atten_time from (select uid, host, atten_time from (select case when t2.uid is null then t1.uid else t2.uid e

Hadoop学习笔记总结 01. YARN框架 1. 新一代的框架介绍 YARN的职能就是将资源调度和任务调度分开.资源管理器ResourceManager全局管理所有应用程序计算资源的分配,每一个job的ApplicationMaster负责相应任务的调度和协调. ResourceManager做的事情是负责协调集群上计算资源的分配.调度.启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster.另外监控 ApplicationMaster 的存在情况. NodeManager 功能比较

hadoop集群中主要进程有master:   NameNode, ResourceManager,slaves:   DataNode, NodeManager,  RunJar, MRAppMaster,YarnChild 其中 RunJar, MRAppMaster,YarnChild与随着某个job的创建而创建,随着job的完成而终止.它们的作用分别是:RunJar:完成job的初始化,包括获取jobID,将jar包上传至hdfs等.MRAppMaster:每个job一个进程,主要跟踪j

转自  http://blog.csdn.net/bigdatahappy/article/details/41726389 转这个目的,是因为该贴子中调优思路不错,值得学习 搜索推荐有一个job,1000多个map,200个reduce,运行到最后只剩一个reduce(10.39.6.130上)的时候,出现以下异常,导致job失败: 2014-12-04 15:49:04,297 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.Merger: Down to the