本文主要翻译自http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html 译注:之所以不翻译为安全模式,是因为namenode启动的时候有个safemode,如果都翻译为安全模式,会有混淆的顾虑. 从重要程度看,本文所阐述的内容,无疑相当高. 但从配置上看,kerberos的配置,可谓hadoop集群搭建中最为繁琐,麻烦的部分. 引入一个kerberos认证,需要额外搭建一个kerb

Hadoop生态圈-开启Ambari的Kerberos安全选项 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. 在完成IPA-Server服务的安装之后,我们已经了解了他提供的基础功能和服务,领略了其Web控制台和CLI接口的便利性,但是这写特性好像并没有提示平台的安全性啊.别着急,因为IPA-Server只是提供了诸如LDAP和Kerberos等重要的基础设施,只有将IPA于Ambari进行集成才能完全显示处它的神威.关于部署IPA-Server的部署可参考我之前的笔记:“使

注:本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明.   Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰.目前支持两种类型的资源隔离:CPU和内存,对于这两种类型的资源,Yarn使用了不同的资源隔离方案.   对于CPU而言,它是一种“弹性”资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup:对于内存而言,它是一种“限制

环境:Linux, 8G 内存.60G 硬盘 , Hadoop 2.2.0 为了构建基于Yarn体系的Spark集群.先要安装Hadoop集群,为了以后查阅方便记录了我本次安装的详细步骤. 事前准备 1. 机器准备 三台主机,#后面说明了用途 192.168.1.1   #hadoop1 : master 192.168.1.2   #hadoop2 : datanode1 192.168.1.3   #hadoop3:  datanode2 在hadoop1上, vi /etc/sysconf

可先完成hadoop namenode HA的搭建:http://www.cnblogs.com/kisf/p/7458519.html 搭建yarnde HA只需要在namenode HA配置基础上修改yarn-site.xml. 1. 修改yarn-site.xml  (yarn另一台机器上一定要将yarn.resourcemanager.ha.id改成rm1) <configuration> <!-- Site specific YARN configuration propert

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

Hadoop YARN学习监控JVM和实时监控Ganglia.Ambari(5) 1.0 监控ResourceManager进程Java虚拟机中堆空间的特定部分. jstat工具,在JDK的bin目录,可以显示大量JVM统计信息. 1.1 JVM分析 一个Java虚拟机(JVM)进程被分为3个区(代),具体分为年轻代(young generation).年老代(tenured generation)和持久代(permanent generation) 年轻代被分为三个子区域:Eden(区),第一

https://tech.meituan.com/2019/08/01/hadoop-yarn-scheduling-performance-optimization-practice.html 文章对性能优化的思路,如果评测性能,找到性能瓶颈,优化,优化效果评估,上线部署给出了很好的教科书式的案例,值得一看!! 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度. 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支.目前在YARN上支撑离线业务.实时业务

0 YARN中实体 资源管理者(resource manager, RM) 长时间运行的守护进程,负责管理集群上资源的使用 节点管理者(node manager, NM) 长时间运行的守护进程,在集群的所有节点上运行,负责监视容器 容器(container) 在受限的资源集合(内存.CPU等)下执行应用相关的进程 1 YARN应用 1.1 运行 (1) 客户端联系RM,请求运行应用master(application master, AM)进程. (2) RM定位可用NM,并在NM上启动容器并在

老是报物理内存越界,kill container,然后把yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设成2048就好了 跟这个yarn.nodemanager.pmem-check-enabled参数应该也有关系 在这篇文章中得到启发:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/ 调度和隔离 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存

注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1.    ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemana

错误: 14/04/29 02:45:07 INFO mapreduce.Job: Job job_1398704073313_0021 failed with state FAILED due to: Application application_1398704073313_0021 failed 2 times due to Error launching appattempt_1398704073313_0021_000002. Got exception:     org.apache

客户端编程库: 所在jar包: org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClient 使用方法: 1 定义一个YarnClient实例: private YarnClient client: 2 构造一个Yarn客户端句柄并初始化 this.client = YarnClient.createYarnClient(); client.ini(conf)3 启动Yarn yarnClient.start()4 获取一个新的application id YarnClien

1. 背景   “应用程序运行于Hadoop Yarn之上”的需求来源于微博运维数据平台中的调度系统,即调度系统中的任务需要运行于Hadoop Yarn之上.这里的应用程序可以简单理解为一个普通的进程(这里特指Java进程),调度系统中的任务执行实际也是一个进程的运行过程,这里我们不讨论为什么调度系统中的任务(进程)需要运行于Hadoop Yarn之上,仅仅讨论如何使得一个应用程序(进程)可以运行于Hadoop Yarn之上.   应用程序(进程)需要运行于Hadoop Yarn之上,有三种可选

参照site:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml 我们在配置yarn的时候只有充分了解各参数的含义,才能避免隐患.这些参数均在yarn-site.xml中配置 以下涉及的简写: RM :ResourceManager AM :ApplicationMaster NM :NodeManager 参数 默认值 描述 yarn.resourcemanager.hostn

转 http://blog.csdn.net/u012303571/article/details/46913471   查看 nodemanager 日志发下 如下信息   2015-07-16 15:28:58,643 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DirectoryCollection: Directory /opt/beh/data/yarn/nmlocal error, used space above threshold

简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新框架的实际生产环境.

1. 介绍 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个通用的资源管理平台,可为各类计算框架提供资源的管理和调度. 之前有提到过,Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担,对其进行了解耦.现在通常都会使用Hadoop Yarn,因为其稳定性更加优秀,YARN是对Mapreduce V1重构得到的,有时候也称为MapReduce V2. 2. YARN体系架构 首先,整个Hadoop Yarn和Hadoop1一样,也是建立在hdfs分布式

在说Hadoop Yarn的原理之前,我们先来看看Yarn是怎样出现的.在古老的Hadoop1.0中,MapReduce的JobTracker负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的TaskTracker等工作.这自然就会产生一个问题,那就是JobTracker负载太多,有点"忙不过来".于是Hadoop在1.0到2.0的升级过程中,便将JobTracker的资源调度工作独立了出来,而这一改动,直接让Hadoop成为大数据中最稳固的那一块基石.,而这个独立出来的资源管理框架,就是Ha

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS ched

yarn开启日志归集功能,除了配置之外 yarn.log-aggregation-enable=true 还要检查/tmp/logs目录是否存在以及权限,尤其是在开启kerberos之后,有些目录可能不能自动创建成功,需要手工创建: $ hdfs dfs -mkdir /tmp$ hdfs dfs -chmod 777 /tmp 每个应用的hdfs日志目录: /tmp/logs/$user/logs/$applicationId