首先client向ResourceManager提交程序(包括ApplicationMaster程序,ApplicationMaster启动命令,用户程序)后,ResourceManager向资源调度器去申请资源,一旦申请的ApplicationMaster须要的资源,ApplicationMasterLaucher便与相应的NodeManager联系启动ApplicationMaster,同一时候向ApplicationMasterLivenessMonitor加入�进监控列表,启动对Appl…

上一篇hive on tez 任务报错中提到了containter内存不足,现对yarn 内存分配管理进行介绍 一.相关配置情况 关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage.ApplicationMatser.NodeManager这几个概念,相关的优化也要紧紧围绕着这几方面来开展.这里还有一个Container的概念,现在可以先把它理解为运行map/reduce task的容器,后面有详细介绍. 1.1 RM的内存资源配置, 配置的是资源调度相关 RM1:yarn.s…

前言 前端开发逐渐工程化,npm作为我们的依赖管理工具起到十分重要的作用,本文就来总结一下 npm 和 yarn 相关知识点. 正文 1.什么是npm (1)node的包管理器(node package manager),是node.js 默认的.以js编写的软件包管理器. (2)npm相当于一个云代码仓库,相当于我们在开发中复制别人的代码,npm是收集了这么多代码,管理起来. (3)各个包之间的相互依赖npm帮我们管理,不需要我们单独去管理. (4)开发中我们想用jquery的包.bootst…

npm 与yarn 的区别网上一大堆的文章,我们在构建docker 镜像是应该遵守的有些原则   基础镜像尽量小 对于构建进行缓存处理 构建的docker 的文件层数尽量少 能直接运行的,就别进行重复构建了(比如go)   yarn 在我们进行本地构建的时候可以帮助我们减少很多资源的在重复下载,以及校验, 加速docker 项目的构建   以下为一个简单的例子,具体与npm的比较就不用了,效果太明显了 备注:      此次docker nodejs 镜像使用的是 kkarczmarczyk/n…

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/48128955 YARN学习系列:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/category/5780183 前言 在之前两周主要学了HDFS中的一些模块知识,其中的许多都或多或少有我们借鉴学习的地方,现在将目光转向另外一个块,被誉为MRv2,就是yarn,在Yarn中,解决了MR中JobTracker单点的问题,将此拆…

ApplicationMaster管理部分主要由三个服务构成,分别是ApplicationMasterLauncher.AMLivelinessMonitor和ApplicationMasterService,它们共同管理应用程序的ApplicationMaster的生命周期   ApplicationMasterLauncher.AMLivelinessMonitor和ApplicationMasterService这三个组件是如何协同管理ApplicationMaster生命周期,介绍从Re…

本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理,使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数 spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memor…

YARN与MRv1的对比 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop 1.0存在的问题 由于Hadoop 1.0的良好特性,Hadoop 1.0被应用到了各行各业.但是Hadoop的最初设计是为了用于搜索引擎业务(如Yahoo.Google等公司),其最初的设计中存在的一些问题逐渐凸现出来.主要存在以下几个方面: 存在单点故障,影响可扩展性和稳定性 Hadoop 1.0中HDFS的NameNode和MapReduce的JobTracker设计为单一…

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输…

运行在独立的节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心,构建了整个平台.ApplicationMaster和相应的container一起组成了一个Yarn的应用系统. ResourceManager提供应用程序的调度,每个应用程序由一个ApplicationMaster管理,以Container的形式请求每个任务的计算资源.Container由ResourceMangaer调度,由每个节点的NodeManager上进行本地的管理. ResourceMa…