1.hdfs目录配额 #设置配额目录hdfs dfsadmin -setSpaceQuota 10T /user/hive/warehouser/tmp查看配额目录信息hdfs dfs -count -q -h /user/hive/warehouser/tmp#清除配额目录信息hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota /user/hive/warehouser/tmp 2.均衡 $ hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 1073741824 $

AM Container for appattempt_1453292851883_0381_000002 exited with exitCode: -1000For more detailed output, check application tracking page:http://hadoop:8088/cluster/app/application_1453292851883_011Then, click on links to logs of each attempt.Diagno

1. What is the recommended value for "yarn.nodemanager.resource.local-dirs"? We only have one value (directory) configured for the above property, which has a size of 200GB. Our hive jobs' map/reduce fill this folder up, and yarn places this nod

spark-on-yarn-with-kubernetes 该例子仅用来说明具体的步骤划分和复杂性,在生产环境应用还有待验证,请谨慎使用. 过程中可能用到的概念和术语初步整理如下: 整个迁移过程分为如下几个步骤: 1. 将原有应用拆解为服务 我们不是一上来就开始做镜像,写配置,而是应该先梳理下要迁移的应用中有哪些可以作为服务运行,哪些是变的,哪些是不变的部分. 服务划分的原则是最小可变原则,这个同样适用于镜像制作,将服务中不变的部分编译到同一个镜像中. 对于像 Spark on YARN 这样复

Hadoop Yarn REST API未授权漏洞利用 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理平台,其主要作用是实现集群资源的统一管理和调度,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.简单的说,用户可以向YARN提交特定应用程序进行执行,其中就允许执行相关包含系统命令. yarn默认开发8088和8089端口. 检测漏洞存在方式: curl -X POST 172.16.2

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

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

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.

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4       jdk8       hadoop-3.1.1 YARN:Yet Another Resource Negotiator 一.Yarn框架 1.概念由于MRv1存在的问题,Hadoop 2.0新引入的资源管理系统核心思想:将MRv1中JobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaste

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

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

1/1 local-dirs are bad: /var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir; 1/1 log-dirs are bad: /var/log/hadoop-yarn/containers Node Manager logs 1 2 3 yarn.server.nodemanager.DirectoryCollection: Directory /var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir er

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

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

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

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