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

一.问题现象,使用flink on yarn 模式,写入数据到clickhouse,但是在yarn 集群充足的情况下一直报:Deployment took more than 60 seconds. Please check if the requested resources are available in the YARN cluster,表面现象是 yarn 集群资源可能不够,实际yarn 集群资源是够用的. 查看flink jobmanager的日志,发现日志中一直在出现如下报错: C

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

往期推荐: Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 什么是Flink 之 架构篇 什么是Flink 之 应用篇 Flink在1.11版本新增了一种部署模式,目前支持三种:Session 模式.Per job 模式.Application 模式,这三种模式主要在集群管理.资源隔离.用户main方法执行位置几个方面有所不同. 本篇会按照下面几个步

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动 修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

Machine and statistical learning wizards are becoming more eager to perform analysis with Spark MLlibrary if this is only possible. It’s trendy, posh, spicy and gives the feeling of doing state of the art machine learning and being up to date with th

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事

传统的大数据处理方式一般是批处理式的,也就是说,今天所收集的数据,我们明天再把今天收集到的数据算出来,以供大家使用,但是在很多情况下,数据的时效性对于业务的成败是非常关键的. Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎,目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升.两者都有相对比较成熟的生态系统.是下一代大数据引擎最有力的竞争者. Spark 的生态总体更完善一些,在机器学习的集成和易用性上暂时领先. Flink 在流计算上有明显优势,核心架构和模型也更透彻和灵活一些. 本

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是

Map Reduce和YARN技术原理 学习目标 熟悉MapReduce和YARN是什么 掌握MapReduce使用的场景及其原理 掌握MapReduce和YARN功能与架构 熟悉YARN的新特性 MapReduce的概述 MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算 具有如下特点: 易于编程:程序员仅需描述做什么,具体怎么做交由系统的执行框架处理. 良好的扩展性:可通过添加节点以扩展集群能力. 高容错性:通过计算迁移或数据迁移

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

1.Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2.Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误,具体来说: 由于Client模式下一定没有出现OOM,而在Cluster模式下一定出现了OOM,所以必然说明OOM是Driver导致的! Driver在Client和Cluster模式下占用的内存都是一致的,例如都是100M,现在的问题是为什么在Client下的100M不会OO

hadoop Spark On Yarn工作原理

无论用YARN cluster和YARN client来跑,均会出现如下问题. [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ jps 2049 NameNode 2706 Jps 2372 ResourceManager 2660 Master 2203 SecondaryNameNode [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ > --master y

背景 之前写的 Redis Cluster部署.管理和测试 和 Redis 5.0 redis-cli --cluster help说明 已经比较详细的介绍了如何安装和维护Cluster.但关于Cluster各个节点的通信和原理没有说明,为了方便自己以后查阅,先做些记录.顺便对Redis 4.0和5.0的相关特性也做下说明. Redis 4.0 新功能说明 Redis4.0版本增加了很多新的特性,如: Redis Memeory Command:详细分析内存使用情况,内存使用诊断,内存碎片回收:

Yarn-cluster VS Yarn-client 从广义上讲,yarn-cluster适用于生产环境:而yarn-client适用于交互和调试,也就是希望快速地看到application的输出. 在我们介绍yarn-cluster和yarn-client的深层次的区别之前,我们先明白一个概念:Application Master.在YARN中,每个Application实例都有一个Application Master进程,它是Application启动的第一个容器.它负责和Resource

折腾了好几天,终于搞定了Flink run提交参数,记录一下. 背景: 之前一直报错,akka,AskTimeoutException,尝试添加akka.ask.timeout=120000s, 依然显示该错误. 后来在Flink官网找到了该参数的赋值方式,注意这里有个大坑,数字和时间单位之间,必须有个空格. shell脚本如下,具体数值大家可以自己根据实际情况调节: flink run \ -m yarn-cluster \ -ynm applicaiton-name \ -yqu queue

Redis Cluster 原理说的头头是道,这些配置不懂就是纸上谈兵 Redis Cluster 集群相关配置,使用集群方式的你必须重视和知晓.别嘴上原理说的头头是道,而集群有哪些配置?如何配置让集群快到飞起,实现真正的高可用却一头雾水,通过下面这些配置详解也让你对集群原理更加深刻. cluster-enabled 普通的 Redis 实例是不能成为集群的一员,想要将该节点加入 Redis Cluster,需要设置 cluster-enabled yes. cluster-config-fil

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

redis redis cluster注意的问题 : 1.‘cluster-require-full-coverage’参数的设置.该参数是redis配置文件中cluster模式的一个参数,从字面上基本就能看出它的作用:需要全部覆盖! 具体点是redis cluster需要16384个slot都正常的时候才能对外提供服务,换句话说,只要任何一个slot异常那么整个cluster不对外提供服务. redis默认是‘yes’,即需要全覆盖!建议设置成‘no’. 2.阻塞命令产生failover.由于

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件