yarn集群的webui地址为:http://rm:8088 执行任务后,任务的开始时间和结束时间都是utc时间,查看很不方便. 查找相关资料发现hadoop有补丁包,补丁地址:https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1998 补丁内容为: Index: hadoop-yarn-project/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/src/main/resources/webapps/static/yarn.dt.plugin

1.将日期修改为空NULL update 表 set 字段=null where 字段='' 如果设置为‘’,会默认1900-01-01 2.修改为空的记录 update [dbo].[pub_item_contents] set [range]='0' where [range] is null

场景:根据不同项目或不同用户,对yarn资源队列进行划分,达到资源管控,任务管控的目的 yarn资源队列参数设置 当设置为 true 时,如果未指定池名称,Fair Scheduler 将会使用用户名作为默认的池名称,当设置为 false 时,所有应用程序都在一个名为 default 的共享池中运行,设置成false是为了不根据用户名而自动分配资源池 yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue false 设置为 true 时,将使用默认设置创建在应用程序

为什么慢 由于默认情况下执行 yarn 各种命令是去国外的 yarn 官方镜像源获取需要安装的具体软件信息,所以在不使用代理.不翻墙的情况下,从国内访问国外服务器的速度相对比较慢 可以通过以下命令快速查看当前 yarn 使用的镜像源地址 yarn config get registry 默认输出结果应该是这样:https://registry.yarnpkg.com 如何修改镜像源 阿里旗下维护着一个完整的 npm 镜像源 https://registry.npm.taobao.org/ 同样适

很早之前在CSDN上发的博客,现在CSDN上得少了,就把这个转到园子里来 //重写toString方法,将时间转换为Y-m-d H:i:s格式 Date.prototype.toString = function(){ return this.getFullYear() + "-" + (this.getMonth()+1) + "-" + this.getDate() + " " + this.getHours() + ":"

1. 在使用CC3200进行SSL加密的时候,需要证书,但是证书有一个截止日期,如果当前CC3200没有设置这个日期,那么证书通信会失败,需要添加代码 int setDeviceTime() { SlDateTime_t dateTime= {}; dateTime.sl_tm_day = (_u32); // Day of month (DD format) range 1-31 dateTime.sl_tm_mon = (_u32); // Month (MM format) in the

CDH集群中YARN的参数配置 前言:Hadoop 2.0之后,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来.而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度,建议使用Yarn. CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相关的中文说明,本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参

YARN DistributedShell源码分析与修改 YARN版本:2.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述 2 YARN DistributedShell不能满足当前需求 2.1 功能需求 2.2 YARN DistributedShell对需求的支持情况 2.3 需要对YARN DistributedShell进行的修改 3 YARN DistributedShell源码获取 4 YARN DistributedShell源码分析

一.数仓之Cloudera Manager 1.CM简介 拥有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警功能的一个工具 快速安装,快速运维,提高集群的效率 CM架构 2.阿里云服务器准备 注册账号 购买ECS云服务器 ECS配置及安全组修改(开放各服务的端口) 3.CM部署准备 服务器连接 修改hosts文件 通过生成公钥和私钥配置SSH免密登录 编写集群同步脚本xsync 编写集群整体操作脚本vim xcall.sh 关闭防火墙和SELINUX 配置NTP时钟同步 4.CM安装部署 安装JDK

link:http://blog.csdn.net/uniquechao/article/details/26449761   版本信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0   1. Application Master 无法访问       点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是由于设定web ui时,50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0,导致applica

1 先拷贝tar包到目录底下(tar 包解压 tar zxvf) 2 : 1.使用课程提供的hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz,上传到虚拟机的/usr/local目录下.(http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/)2.将hadoop包进行解压缩:tar -zxvf hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz3.对hadoop目录进行重命名:mv hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hadoop4.配置hadoop相

即将上线的YARN服务器面临的一系列填坑笔记 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 折腾了一个星期,终于让开发将数据跑起来了,可通过yarn的webUI界面,发现这里的核心数和内存都对应不上,相差的太远了,我的服务器都是32core,128G内存,12*8T的硬盘.理论上的集群可以用的内存应该接近2T.可是我发信内存只有四分之一. 接下来,我们可以通过这个界面获取一些信息,如下图,点击“about”,可以看到有18个节点(20台机器,2gNN节点,18个DN节点) 点

原文地址: https://blog.csdn.net/mjzhang1993/article/details/70092902/ 最初接触 yarn 还是在 0.17.10 版本,由于各种各样的原因,使用时没 npm 顺手, 目前 yarn 的版本已经升级为 1.7.0 各种之前遇到的问题不复存在,安装.下载速度都比 npm 要快很多,这里对之前记录做一下修改. 版本说明 (当前文档使用版本) yarn : v0.17.10 yarn: v1.3.2 (修改日期 2017.12.26) nod

配置单用户模式 在传统的Cloudera Manager部署中,管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent以root用户身份运行.但是,某些环境会限制对root帐户的访问. Cloudera Manager 5.3及更高版本提供单用户模式,满足此类环境的要求.在单用户模式下,Cloudera Manager Agent和由Cloudera Manager管理的服务运行的所有进程将作为单个已配置的用户和组启动.单用户模式优先考虑Hadoop与系统其余部分之间的隔

yarn 常用命令 修改日期 2017.12.26 最初接触 yarn 还是在 0.17.10 版本,由于各种各样的原因,使用时没 npm 顺手, 目前 yarn 的版本已经升级为 1.3.2 各种之前遇到的问题不复存在,安装.下载速度都比 npm 要快很多,这里对之前记录做一下修改. 更多详细内容查看中文官方文档 npm 常用命令 在Nodejs环境下,通过npm install -g yarn 命令进行全局安装 版本说明 (当前文档使用版本) yarn : v0.17.10 yarn: v1

本文翻译自 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html 和http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ReservationSystem.html 1.目的 本文主要描述容量调度器,它是一个可拔插的插件,负责为所有的应用按照特定的限制分配资源. 2.概览 cs(译注:为了便于写

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完

hadoop 的计算特点:将计算任务向数据靠拢,而不是将数据向计算靠拢. 特点:数据本地化,减少网络io. 首先需要知道,hadoop数据本地化是指的map任务,reduce任务并不具备数据本地化特征.      通常输入的数据首先将会分片split,每个分片上构建一个map任务,由该任务执行执行用户自定义的map函数,从而处理分片中的每条记录.      那么切片的大小一般是趋向一个HDFS的block块的大小.为什么最佳的分片大小是趋向HDFS块的大小呢?是因为这样能够确保单节点上最大输入块

spark on yarn 的执行过程在 yarn RM 上无法直接查看,即 http://192.168.10.10:8088,这对于调试程序很不方便,所以需要手动配置 配置方法 1. 配置 spark-defaults.conf  cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf 添加如下配置 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hadoop10:9000//user

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Flink on Yarn三部曲 本文是<Flink on Yarn三部曲>的第一篇,整个系列由以下三篇组成: 准备工作:搭建Flink on Yarn环境前,将所有硬件.软件资源准备好: 部署和设置:部署CDH和Flink,然后做相关设置 Flink实战:在Yarn环境提交Flink任