关键词:yarn 资源分配 mapreduce spark 简要指南 适合不想看太多原理细节直接上手用的人. 基本原则: container分配的内存不等于机器实际用掉的内存.NM给container分配的内存是预留这么多内存,但实际用多少取决于你的-Xmx加上你的堆外内存.大部分堆外内存使用不多的情况下,实际主要就是JVM堆内存. container内存是按yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的整数倍分配的,用户设置的内存不足整数倍会向上取整,并且不会超过 …

微信搜索lxw1234bigdata | 邀请体验:数阅–数据管理.OLAP分析与可视化平台 | 赞助作者:赞助作者 Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation Spark lxw1234@qq.com 4年前 (2015-12-31) 30544℃ 6评论 关键字:spark.资源分配.dynamic resource allocation Spark中,所谓资源单位一般指的是executors,和Yarn中的Containers一样,在Spark On Y…

1.在hadoop里面运行程序的时候,查看某个任务的具体信息如下: [hadoop@master monitor]$ yarn application -list 如上图,这里面的Aggregate Resource Allocation : 38819 MB-seconds, 104 vcore-seconds是什么意思呢? 例如,我有一个单节点集群,其中,我已将每个容器的内存要求设置为:1228 MB(由config:yarn.scheduler.minimum-allocation-mb确…

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3288 Resource Allocation Description HDU-Sailormoon is made up of three girls~~~wj, xq, lff, usually they work together ---- solve a variety of problems. So they has to use some resources in the process.…

一个Applciation运行在YARN上的流程为,从YARN Client向ResourceManager提交任务,将Applciation所需资源提交到HDFS中,然后ResourceManager启动APPMaster,APPMaster通知各个NodeManager启动container执行具体到计算任务.在启动container之前需要从HDFS上下载该container执行所依赖的资源,这些资源包括jar.依赖的jar或者其它文件,这个过程就称为资源本地化(Resource Loca…

摘要: 服务功能链(SFC)是未来Internet的一项关键技术. 它旨在克服当前部署模型的僵化和静态限制. 该技术的应用依赖于可以将SFC最佳映射到衬底网络的算法. 这类算法称为"服务功能链资源分配(SFC-RA)"算法或" VNF放置(VNFP)"算法. 本文介绍了SFCRA算法的最新研究概况. 介绍了公式和相关问题后,总结了SFC-RA问题的几种变体. 最后,我们讨论了几个未来的研究方向 I 介绍 随着Internet和网络服务的快速发展,出于技术原因,增值原…

读者 这篇文章来自2021的SOSP,单位是斯坦福大学和微软.选该文章的理由有二,一是资源分配的主题较为相关:二是文章结构.语言很清晰,读起来很舒服. 本文的中心思想可以概括为:分化瓦解,各个击破.即,用线性规划的方式解决资源分配问题太昂贵,而启发式算法难以达到最优,且缺乏可扩展性(适应范围小,一改条件就失效).所以该文通过将原始LP重写,得到各个部分的小LP,分别求解再组合. 注:以下翻译主要来自百度翻译(https://fanyi.baidu.com)和手动修正. 摘要 许多计算机系统中的资…

http://www.socc2013.org/home/program http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/   Hadoop V1.0的问题 Hadoop被发明的时候是用于index海量的web crawls, 所以它很适应那个场景, 但是现在Hadoop被当作一种通用的计算平台, 这个已经超出当初它被设计时的目标和scope. 所以Hadoop作为通用的计算平台有两个主要的缺点, 计算模型和资源…

BACKGROUND  1. Field  The embodiments of the disclosure generally relate to computer clusters, and more particularly to systems, methods, and devices for the efficient management of resources of computer clusters.  2. Description of the Related Art …

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…

在yarn中的application详情页面 http://resourcemanager/cluster/app/$applicationId 或者通过application命令 yarn application -status $applicationId 只能看到应用启动以来占用的资源*时间统计,比如: Aggregate Resource Allocation : 3962853 MB-seconds, 1466 vcore-seconds 到处都找不到这个应用当前实时的资源占用情况,比…

name value description yarn.ipc.client.factory.class   Factory to create client IPC classes. yarn.ipc.serializer.type protocolbuffers Type of serialization to use. yarn.ipc.server.factory.class   Factory to create server IPC classes. yarn.ipc.excepti…

This is a guide to migrating from Apache MapReduce 1 (MRv1) to the Next Generation MapReduce (MRv2 or YARN). See the following sections for more information: Introduction Terminology and Architecture For MapReduce Programmers: Writing and Running Job…

As part of HDP 2.0 Beta, YARN takes the resource management capabilities that were in MapReduce and packages them so they can be used by new engines.  This also streamlines MapReduce to do what it does best, process data.  With YARN, you can now run …

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co…

日志 --排错 .log:通过log4j记录的,记录大部分应用程序的日志信息 .out:记录标准输出和标准错误日志,少量记录     hdfs 常用shell     -ls     -put <localsrc> ... <dst>   上传     -cat   -text   查看文件内容     -mkdir [-p]      -mv     -cp     -du     -chmod     认识一些重要的配置选项: namenode 元数据?? datanode 数…

Resource Management in View Controllers 视图控制器的资源管理 View controllers are an essential part of managing your app’s resources. View controllers allow you to break your app up into multiple parts and instantiate only the parts that are needed. But more t…

本文转自:http://www.itweet.cn/2015/07/24/yarn-resources-manager-allocation/ Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 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…

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…

Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源. 在YARN集群中,平衡内存.CPU.磁盘的资源的很重要的,根据经验,每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用. 内存配置…

MRv1 VS MRv2 MRv1: - JobTracker: 资源管理 & 作业控制- 每个作业由一个JobInProgress控制,每个任务由一个TaskInProgress控制.由于每个任务可能有多个运行实例,因此,TaskInProgress实际管理了多个运行实例TaskAttempt,每个运行实例可能运行了一个MapTask或ReduceTask.每个Map/Reduce Task会通过RPC协议将状态汇报给TaskTracker,再由TaskTracker进一步汇报给JobTrac…

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO…

Writing YARN Applications 文档中的启动过程: Application submission client向Yarn ResourceManager提交一个Application,RM.NM.AM处理流程. 首先,创建一个YarnClient对象并start它,然后Client可以设置ApplicationContext.为app准备第一个container来contain ApplicationMaster,然后提交Application. RM在已经指定的Contai…

原文链接:Voidbox – Docker on YARN 读了此文,收获良多,翻译之,方便以后查看~ 文章介绍了Hulu北京大数据团队开发的Docker On YARN实现:Voidbox,一种基于Docker,运行在YARN上的DAG计算框架,已在hulu多条生产线上使用,效果明显. -------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------…

一.shuffle机制 1.概述 (1)MapReduce 中, map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段,是 MapReduce 框架中最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle:(2)Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,缓存):(3) 具体来说:就是将 maptask 输出的处理结果数据,分发给 reducetask,并在分发的过程 中,对数据按 key 进行了分区和排序:    2.主要流程 3.详细流程 (1)maptask 收集我们的 map()…

本文翻译自http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html 译注:原文说得有些过于简单的,并且有些混乱. yarn由两个部分的守护程序构成:资源管理.调度/监控. 这样就要求有个全局资源管理器(resoureManager-rm)和与应用一一对应的管理程序(applicationMaster-am). 一个应用要么是一个作业,要么就是由作业构成的dag(多个job--多个job) Yarn的数据…

w https://zh.wikipedia.org/wiki/RAII RAII要求,资源的有效期与持有资源的对象的生命期严格绑定,即由对象的构造函数完成资源的分配(获取),同时由析构函数完成资源的释放.在这种要求下,只要对象能正确地析构,就不会出现资源泄露问题. https://en.wikipedia.org/wiki/Resource_acquisition_is_initialization Resource acquisition is initialization (RAII)[1…

http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.6.4/bk_installing_manually_book/content/rpm-chap1-11.html [root@hdp01 scripts]# python hdp-configuration-utils.py -c 16 -m 256 -d 10 -k False Using cores=16 memory=256GB disks=10 hbase=False Profile…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_…