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

一.环境说明和使用软件的版本说明: hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz spark-version:spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz java-version:jdk1.8.0_151 集群环境:单机伪分布式环境. 二.适用背景 在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的):第一种是通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参考资料都是已这

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

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导 该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数 一般提交一个sp

开发基于YARN的应用程序需要开发客户端程序和AppMaster程序: 我们基于程序自带的例子来实现提交application 到YARN的ResourceManger. Distributed Shell application:Client 步骤: 连接  ResourceManager: 通过ApplicationClientProtocol协议 与 ApplicationsManager交互提交AM,与此同时可以通过该协议过去集群的一些信息 * <p> For the actual j

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 192.168.9.22 Secondary NameNode.JournalNode 3 dn-1 192.168.9.23 DataNode.JournalNode.zookeeper.ResourceManager.NodeManager 4 dn-2 192.168.9.24 DataNode.zook

上篇<Spark(四十九):Spark On YARN启动流程源码分析(一)>我们讲到启动SparkContext初始化,ApplicationMaster启动资源中,讲解的内容明显不完整. 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与dr

转自:https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/11087180.html 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与driver端通信,并实现分配任务的功能. Yarn-Cluster总体流程: 1)Sp

Container launch failed for container_1385017085286_4943_01_000053 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Unauthorized request to start container. This token is expired. current time is 1386900106527 found 1386899991220 at sun.reflect.Gen

问题一: 18/03/15 07:59:23 INFO yarn.Client: client token: N/A diagnostics: Application application_1521099425266_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1521099425266_0002_000002 exited with exitCode: 1 For more detailed output, check app

在yarn中的application详情页面 http://resourcemanager/cluster/app/$applicationId 或者通过application命令 yarn application -status $applicationId 只能看到应用启动以来占用的资源*时间统计,比如: Aggregate Resource Allocation : 3962853 MB-seconds, 1466 vcore-seconds 到处都找不到这个应用当前实时的资源占用情况,比

Spark 可以放到yarn上面去跑,这个毫无疑问.当Yarn做了HA的时候,网上会告诉你基本Spark测不需做太多的关注修改,实际不然. 除了像spark.yarn开头的相关配置外,其中一个很重要的坑是spark-yarn依赖包的Hadoop版本问题.Spark1.6.x的spark-yarn默认的Hadoop是2.2.0,而现在大部分的Hadoop2应该都升到了2.6或2.7,在没做HA的时候,这部分yarn api是兼容的,然而yarn做了HA后,依赖旧版本的yarn api不会去自己找

背景: 1.已禁用ipv6. 2.所有节点的/etc/hosts正确配置,任务在ResourceManager提交. 3.yarn-site.xml中指定了 yarn.resourcemanager.hostname=Master yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle 并在各NodeManager配置了相应的yarn.nodemanager.hostname 4.mapred-site.xml中指定了mapreduce.framework

import java.io.DataInputStream; import java.io.EOFException; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.PrintStream; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileCo

前面我们已经安装好了WebdriverAgent, 现在可以用Facebook官方提供的API来进行一些操作 WDA API官方页面: https://github.com/facebook/WebDriverAgent/wiki/Queries 如果在终端运行的话可以使用curl来调用API,需要搭配json_header +  device_url + api组成,其中 json_header一般是: "Content-Type: application/json" device_

目前采用的Flink的版本是1.4.2,运行在yarn上,总是时不时的报错“Invalid AMRMToken from appattempt”,导致AM挂掉. 简而言之,就是AM和RM沟通的过程中,突然AM提供的Token不被认可,导致拒绝连接,进而AM挂掉. 后来发现早期版本的yarn-client是存在问题的,至少在2.6.0还是存在问题,在2.7.0之后解决了. 具体的错误描述可参见:https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3103. 但由于

前置操作 创建maven工程,修改pom.xml文件: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.

最近在部署storm on yarn ,部署参考文章 http://www.tuicool.com/articles/BFr2Yvhttp://blog.csdn.net/jiushuai/article/details/18729367 在安装完zookeeper,配置好storm 和storm on yarn后,启动zookeeper,其中zookeeper的port为2181,然后通过mvn package 编译工程,发现会出现错误,然后使用mvn packet -DskipTests 重