YARN 自从hadoop2.0之后, 我们可以使用apache yarn 来对集群资源进行管理.yarn把可以把资源(内存,CPU)以Container的方式进行划分隔离.YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container(容器)是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装(容器). ResourceManager:以下简称…

关于Scheduler YARN有四种调度机制:Fair Schedule,Capacity Schedule,FIFO以及Priority: 其中Fair Scheduler是资源池机制,进入到里面的应用是共享pool里面的资源:只有当资源配比发生紧张的时候,才会根据权重来进行调整: Capacity则是基于队列的,每个队列都会被分配资源比例,这种资源比例是固定:所以没有资源共享的概念 MapR,cloudera都是默认采用Fair Scheduler,Ambari(Hortonwork)默认…

参考资料: http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html http://han-zw.iteye.com/blog/2322189 (转载其部分内容) 1.介绍2.队列分层3.配置3.1配置yarn-site.xml3.2 Allocation file格式3.3 队列访问控制列表4.管理4.1 运行时修改配置4.2通过web UI进行监控4.3队列间移动应用程序 1.介…

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_yarn_resource_scheduler 搜了一些博客,发现写得最清楚的还是<Hadoop权威指南>,以下内容主要来自<Hadoop The Definitive Guide> 4th Edition 2015.3. Hadoop YARN Scheduler 三个调度器 YARN提供了CapacityScheduler, Fai…

MapReduce参数优化 资源相关参数 这些参数都需要在mapred-site.xml中配置 mapreduce.map.memory.mb 一个 MapTask 可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024 如果 MapTask 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. mapreduce.reduce.memory.mb 一个 ReduceTask 可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024 如果 ReduceTask 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. mapred.ch…

最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来 一.yarn的介绍 YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成.ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行统一管理和调度.当在处理一个作业时ResourceManager会在NodeManager所在节点创建一全权负责单个作业运行和监控的程序ApplicationMaster. 1.ResouceManager(简…

Fair Scheduler 队列设置经验总结 由于公司的hadoop集群的计算资源不是很充足,需要开启yarn资源队列的资源抢占.在使用过程中,才明白资源抢占的一些特点.在这里总结一下. 只有一个队列的资源小于设置的 最小资源时,才有可能启动资源抢占. 所有的资源队列的最小资源之后小于等于集群的资源总量都是合理的.如果最小资源之和大于集群的资源总量,同时又开启了资源抢占模式,那么资源调度就会不停的处于资源抢占的模式(这样的逻辑当然是不合理的了). 所有队列的最大资源配置之和可以大于集群的资源总…

Mysql参数优化对于新手来讲,是比较难懂的东西,其实这个参数优化,是个很复杂的东西,对于不同的网站,及其在线量,访问量,帖子数量,网络情况,以及机器硬件配置都有关系,优化不可能一次性完成,需要不断的观察以及调试,才有可能得到最佳效果. [client]port = 3306socket = /tmp/mysql.sock [mysqld]port = 3306socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysqldatadir = /data/m…

一.HotSpot JVM 提供了三类参数 现在的JVM运行Java程序(和其它的兼容性语言)时在高效性和稳定性方面做的非常出色.例如:自适应内存管理.垃圾收集.及时编译.动态类加载.锁优化等.虽然有了这种程度的自动化(或者说有这么多自动化),但是JVM仍然提供了足够多的外部监控和手动调优工具(允许命令行参数可以在JVM启动时传入到JVM中).在有错误或低性能的情况下,JVM必须能够让调试,JVM提供了几百个这样的参数,所以如果没有这方面的知识很容易迷失. 1)第一类包括了标准参数.顾名思义,标…

1 概念 目前最新的0.8.0版本里面 worker -> 进程.一个worker只能执行同一个spout/bolt的task,一个worker里面可以有多个executor. executor -> 线程. 一个executor执行可以执行多个task. task -> storm进行任务分配的基本单位. 2  例子 storm实战入门一 本节探讨一下storm具体怎么使用,明白怎么在windows下开发storm程序. 功能描述:实时随机输出一字符串. 在开发前记得导入storm需要…