op.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:302) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:82) at java.util.concurrent.FutureTas

因为项目需求,须要通过Java程序提交Yarn的MapReduce的计算任务.与一般的通过Jar包提交MapReduce任务不同,通过程序提交MapReduce任务须要有点小变动.详见下面代码. 下面为MapReduce主程序,有几点须要提一下: 1.在程序中,我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat,即不正确文件进行切分. 2.为了控制reduce的处理过程.map的输出键的格式为组合键格式. 与常规的<key,value>不同,这里变为了<TextPair,Va

调用rest api杀死yarn上的应用 调用yarn reat api,通过app name 获取application id public static String getApplicationID(String appName){ String getAppsURL = "http://rm:8088/ws/v1/cluster/apps?queue=default"; String apps = HttpClient.doGet(getAppsURL); JSONObject

开发百度小程序后,接下来,人们最想做的是让百度更多的录入自家内容.因为小程序资源被索引后,才可能在搜索结果中展现. 百度也提供了小程序的自然搜索提交入口.一共有两种方式: 第一种是用已有的H5网站资源替换,这种的录入速度应该非常快速,百度小程序平台将优先对 H5站点下的 TOP 流量 URL进行替换处理. 第二种提交新资源,接下来我们主要讲这第二种情况. -----------------------------------------------------------------------

摘要: 当常规的转码工作流无法满足用户的场景时,需用户自己判断业务逻辑,并使用API提交转码任务.例如:并不是所有的视频都需要转码,不同视频需要设置不同的转码配置.本文将介绍API提交转码任务的方法. 当常规的转码工作流无法满足用户的场景时,需用户自己判断业务逻辑,并使用API提交转码任务.例如:并不是所有的视频都需要转码,不同视频需要设置不同的转码配置.本文将介绍API提交转码任务的方法. 使用API转码可以实现:自定义业务逻辑,灵活提交转码作业功能强大,支持转码.转封装.水印.支持HLS-A

前些时日,老周在升级“华南闲肾回收登记平台”时,为了扩展业务,尤其是允许其他开发人员在其他平台向本系统提交有关肾的介绍资料,于是就为该系统增加了几个 Web API. 其中,有关肾的介绍采用纯文本方式提交,大概的代码是这样的. [Route("api/[controller]/[action]")] public class PigController : Controller { [HttpPost] public string KidneyRemarks([FromBody]str

今晚试验用java的api来提交代码,由于代码是在我机器上写的,然后提交到我的虚拟机集群当中去,所以中间产生了一个错误..要想在任意一台机器上向oozie提交作业的话,需要对hadoop的core-site.xml文件进行设置,复制到所有机器上,然后重启hadoop集群. 设置如下: <property> <name>hadoop.proxyuser.cenyuhai.hosts</name> <value>*</value> </prop

还是使用之前的单词计数的例子 自定义Mapper类 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; import org.apache.hadoop.mapred.O

通过API操作之前要先了解几个基本知识 一.hadoop的基本数据类型和java的基本数据类型是不一样的,但是都存在对应的关系 如下图 如果需要定义自己的数据类型,则必须实现Writable hadoop的数据类型可以通过get方法获得对应的java数据类型 而java的数据类型可以通过hadoop数据类名的构造函数,或者set方法转换 二.hadoop提交作业的的步骤分为八个,可以理解为天龙八步 如下: map端工作: 1.1 读取要操作的文件--这步会将文件的内容格式化成键值对的形式,键为每

官网地址:http://data.zz.baidu.com/ 百度推广API的token获取 http://data.zz.baidu.com/site/index 填写完之后会进行验证, 验证完之后,选择链接提交,有个自动提交能看到密钥 请求demo package com.test; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.client.Htt

1.这个等于堵死了调试断点.关闭就不能断点调试了. 2.对于敏感的函数名要做一个对称加密处理. 防止二进制文件的静态扫描. 3.对于调用私有函数的方法,可以做一个宏定义包装. #define 你的正常名称  随便一个函数名(切记不能与工程中的函数有重叠).防止运行时动态抓包扫描. 4.在上传二进制包文件时候,将下面的附带信息去掉.

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

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~ 一.背景情况 5月5日腾讯云安全曾针对攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警,在预警的前后我们曾多次捕获相关的攻击案例,其中就包含利用该问题进行挖矿,我们针对其中一个案例进行分析并提供响应的安全建议和解决方案. 二. 漏洞说明 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,YARN是hadoop系统上的资源统一管

一.前述 Spark可以和Yarn整合,将Application提交到Yarn上运行,和StandAlone提交模式一样,Yarn也有两种提交任务的方式. 二.具体      1.yarn-client提交任务方式 配置          在client节点配置中spark-env.sh添加Hadoop_HOME的配置目录即可提交yarn 任务,具体步骤如下:            注意client只需要有Spark的安装包即可提交任务,不需要其他配置(比如slaves)!!! 提交命令   .

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

使用MapReduce新版客户端API提交MapReduce Job需要使用 org.apache.hadoop.mapreduce.Job 类.JavaDoc给出以下使用范例. // Create a new Job Job job = new Job(new Configuration()); job.setJarByClass(MyJob.class); // Specify various job-specific parameters job.setJobName("myjob&quo

在传统的MapReduce中, Jobtracker同时负责作业调度(将任务调度给对应的tasktracker)和任务进度管理(监控任务, 重启失败的或者速度比较慢的任务等). YARN中将Jobtracker的责任划分给两个独立的守护进程: 资源管理器(resource manager)负责管理集群的所有资源, 应用管理器(application master)负责管理集群上任务的生命周期. 具体的做法是应用管理器向资源管理器提出资源需求, 以container为单位, 然后在这些contai

现象: 访问yarn:8088页面发现一直有任务在跑如图: 用户为dr.who,问下内部使用人员,都没有任务在跑: 结论: 恭喜你,你中毒了,攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警 用top命令发现cpu使用了360%多,系统会很卡. 解决办法: 1,通过查看占用cpu高得进程,kill掉此进程 2,检查/tmp和/var/tmp目录,删除java.ppc.w.conf等异常文件 3 ,通过

用户为dr.who,问下内部使用人员,都没有任务在跑: 结论: 恭喜你,你中毒了,攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警 用top命令发现cpu使用了360%多,系统会很卡. 解决办法: 1,通过查看占用cpu高得进程,kill掉此进程 2,检查/tmp和/var/tmp目录,删除java.ppc.w.conf等异常文件 3 ,通过crontab -l 查看有一个* * * * * wget

产品渊源: 随着人工智能技术的快速发展,各种深度学习框架层出不穷,为了提高效率,更好地让人工智能快速落地,很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题.例如,如何提升GPU等硬件资源的利用率?如何节省硬件投入成本?如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术,从繁杂的环境运维等工作中解脱出来?等等. 产品定位: 为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台,让人工智能堆栈变得简单.快速.可扩展. 产品优势: ● 为深度学习量身定做,可扩展支撑更多AI和大数据框架 通过创新的PAI运行环境

根据wordcount进行分析: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapp