Ambari介绍1Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等. Apache Ambari 支持HDFS.MapReduce.Hive.Pig.Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等的集中管理.也是5个顶级hadoop管理工具之一. 建议需对hadoop生态圈

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

大数据处理离不开hadoop集群的部署和管理,对于本来硬件资源就不多的创业团队来说,做好资源的共享和隔离是很有必要的,毕竟不像BAT那么豪,那么怎么样能把有限的节点同时分享给多组用户使用而且互不影响呢,我们来研究一下yarn多队列做资源隔离 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 CapacityScheduler 使用过第一代hadoop的同学应该比较熟悉mapred.job.map.capacity/mapred.job.reduce.capaci

#!/bin/sh ip=10.116.100.11 port=8088 export HADOOP_HOME=/app/hadoop/bin rmstate1=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm1) rmstate2=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm2) if [ $rmstate1 == *active* ] then ip=10.116.100.10 fi echo $

目录 Yarn 容量调度器多队列提交案例 需求 配置多队列的容量调度器 1 修改如下配置 SecureCRT的上传和下载 2 上传到集群并分发 3 重启Yarn或yarn rmadmin -refreshQueues 4 向Hive队列提交任务 提交方式-打jar包的方式 任务优先级 任务优先级的使用 Yarn 容量调度器多队列提交案例 默认只有一个default队列,不能满足生产要求.一般按照业务模块如登录注册.购物车等创建队列. 需求 需求1:default队列占总内存的40%,最大资源容量

spark1.2.0 These are configs that are specific to Spark on YARN Property Name Default Meaning  spark.yarn.applicationMaster.waitTries  10  ApplicationMaster 链接Spark master和SparkContext初始化的尝试次数  spark.yarn.submit.file.replication  3  上传到HDFS上的Spark ja

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea

前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. Ambari 的现状 目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1,最高的 Stack 版本是 HDP 2.2.未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3(本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解).其实在 Ambari trunk 的 code

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@edwinhzhang发表于云+社区专栏 FairScheduler是yarn常用的调度器,但是仅仅参考官方文档,有很多参数和概念文档里没有详细说明,但是这些参明显会影响到集群的正常运行.本文的主要目的是通过梳理代码将关键参数的功能理清楚.下面列出官方文档中常用的参数: yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold The utilization thr

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.

Ambari 的维护模式(Maintenance Mode)介绍 Ambari 提供的 Maintenance Mode,是为了让用户在调试或者维护 Service 的时候,抑制不必要的告警(Alert)信息,以及避免批量操作的影响.对 Maintenance Mode 来说,有几个不同级别的设置,分别是 Service Level,Host Level,以及 Component Level.三种级别之间存在着覆盖关系.下面我会举几个例子来详细说明 Maintenance Mode 的应用场景.

对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Streaming作业的经验.您将学习如何将Spark Streaming应用程序提交到YARN群

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍 https://segmentfault.com/a/1190000020209179 flink 1.7k 次阅读  ·  读完需要 41 分钟 6 一.背景与痛点 在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提

在进行讲解之前,先带大家学习下hadoop关于hdfs自己的安全如何实现的--------------------------- 名词: ACL-访问控制列表(Access Control List,ACL) ARBAC-基于角色的权限访问控制(Role-Based Access Control) 所有安全体系的了解,大数据平台安全体系的四个层次说起:外围安全.数据安全.访问安全以及访问行为监控,如下图所示: 外围安全技术多指传统意义上提到的网络安全技术,如防火墙,登陆认证等: 数据安全从狭义上

为开发和调试SPark应用程序设置的完整的开发环境.这里,我们将使用Java,其实SPark还支持使用Scala, Python和R.我们将使用IntelliJ作为IDE,因为我们对于eclipse再熟悉不过了,这里就使用IntelliJ进行练练手,所以我们也将使用Maven作为构建的管理器.在本篇结束时,您将了解如何设置IntelliJ,如何使用Maven管理依赖项,如何将SPark应用程序打包并部署到集群中,以及如何将活动程序连接到调试器. 一.创建一个新的IntelliJ项目 (注意:指令

文章目录 一.业务背景 现状&&需求 二.大数据安全组件介绍与对比 1.Kerberos 2.Apache Sentry 3.Apache Ranger 4.为什么我们选择Ranger 三.Apache Ranger系统架构及实践 1.架构介绍 2.组件介绍 3.权限模型 4.权限实现 Hdfs实现原理 Hbase实现原理 Hive实现原理 Yarn实现原理 四.Ranger实践 1.组权限实现 一.业务背景 大数据集群最基本的就是数据以及用于计算的资源,是一个公司的宝贵财富,我们需要将它

Ranger-Yarn插件ranger-0.6.0-yarn-plugin安装到Yarn的所有ResourceManager节点, 其他的NodeManager节点不需要安装. 登陆hdfs安装的用户,garrison/zdh1234(用户组hadoop),获取安装包解压安装 scp /home/backup/ranger/ranger-0.6.0-yarn-plugin.tar.gz . tar –zxvf ranger-0.6.0-yarn-plugin.tar.gz vi install.