YARN学习总结 前言 YARN(Yet Another Resource Manage,另一种资源协调者)是hadoop-0.23版本引入的的一个新的特性,可以说它是对原有Hadoop Mapreduce(Hadoop 1.0)架构的一种里程碑式的改革.它在整个Hadoop生态体系中负责资源管理和作业调度,支持各类分布式应用程序的执行. 本文档的大部分内容参考于Apache Hadoop 2.7.2--YARN官方网站,是对网站内容的翻译加上本人自己的理解,有些内容可能会因为本人的知识水平和英

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink可以自己搭建集群模式已提供为庞大数据的计算.但在实际应用中.都是计算hdfs上的数据文件,所以更多的建立在基于hadoop集群,而hadoop集群的资源调度组件为yarn,所以Flink on yarn本身就是提供了集群模式,将flink计算的资源调度和管理交给yarn,这里详细介绍flink on yarn的配置(默认hadoop几圈是配置没有问题的) 2. 配置yarn-s

抄一个可行的Hadoop Yarn环境配置.用的官方的2.2.0版本. http://www.jdon.com/bigdata/yarn.html Hadoop 2.2新特性 将Mapreduce框架升级到Apache YARN,YARN将Map reduce工作区分为两个:JobTracker组件:实现资源管理和任务JOB:计划/监视组件:划分到单独应用中. 使用MapReduce的2.0,开发人员现在可以直接Hadoop内部基于构建应用程序.Hadoop2.2也已经在微软widnows上支持

目录 7.1 yarn-site.xm文件配置 7.2 测试YARN自动故障转移 ResourceManager (RM)负责跟踪集群中的资源,以及调度应用程序(例如,MapReduce作业).在Hadoop 2.4之前,集群中只有一个ResourceManager,当其中一个宕机时,将影响整个集群.高可用性特性增加了冗余的形式,即一个主动/备用的ResourceManager对,以便可以进行故障转移. YARN HA的架构如下图所示: 本例中,各节点的角色分配如下表所示: 节点 角色 cent

MapReduce On Yarn的配置详解和日常维护 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. 一.MapReduce运维概述 MapReduce on YARN的运维主要是针对CPU和内存资源的运维. 二.MapReduce配置详解 1>.以下参数讲解以社区版2.6.0的参数名和默认值为准(配置文件为:hdfs-default.xml / hdfs-site.xml ) MapReduce 参考链接:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6

1.背景知识 在不修改Storm任何源代码的情况下,让Storm运行在YARN上,最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件(包括Nimbus和Supervisor),作为单独的任务运行在YARN上,当前比较有名的“Storm On YARN”实现是由yahoo!开源的,它基本实现了上述描述的功能,下面具体进行说明:(1) YARN-Storm Client提供了一系列Shell命令供用户控制YARN上的Storm服务,比如构建一个Storm集群命令如下:storm-yarn launch <

今天尝试在Hadoop 2.x(YARN)上安装和配置LZO,遇到了很多坑,网上的资料都是基于Hadoop 1.x的,基本没有对于Hadoop 2.x上应用LZO,我在这边记录整个安装配置过程 1. 安装LZO 下载lzo 2.06版本,编译64位版本,同步到集群中 wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.06.tar.gz export CFLAGS=-m64 ./configure -enable-shared

yarn中有一个比较重要的配置yarn.nodemanager.local-dirs,如果配置的不好,在饱和状态运行下集群会出现很多问题:1 默认配置${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir,系统盘通常只有几百G,配置在这里会经常报磁盘空间不足的错误:2 配置到其中1个数据盘,比如/data0/,这个数据盘会经常没有响应,或者直接坏掉:3 正确的配置是配置到所有的数据盘,通常是12个,其实yarn的description写的很清楚 <property> <descri

<?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses

一.安装hadoop 1.解压安装包重命名安装目录 [root@cluster2_host1 data]# tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz -C /usr/local/ [root@cluster2_host1 local]# mv hadoop-2.7.1/ hadoop 2.设置hadoop的环境变量 [root@cluster2_host1 bin]# vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop e

本文hadoop的安装版本为hadoop-2.6.5 关闭防火墙 systemctl stop firewalld 一.安装JDK 1.下载java jdk1.8版本,放在/mnt/sata1目录下, 2.解压:tar -zxvf dk-8u111-linux-x64.tar.gz 3.vim /etc/profile #在文件最后添加 export JAVA_HOME=/mnt/sata1/jdk1.8.0_111 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 4.刷新配置

name value description yarn.ipc.client.factory.class   Factory to create client IPC classes. yarn.ipc.serializer.type protocolbuffers Type of serialization to use. yarn.ipc.server.factory.class   Factory to create server IPC classes. yarn.ipc.excepti

http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.6.4/bk_installing_manually_book/content/rpm-chap1-11.html [root@hdp01 scripts]# python hdp-configuration-utils.py -c 16 -m 256 -d 10 -k False Using cores=16 memory=256GB disks=10 hbase=False Profile

http://database.51cto.com/art/201404/435630.htm

目录 一.什么是yarn 二.yarn的基本架构和角色 三.yarn的工作机制 四.任务提交流程 五.资源调度器 FIFO 容量调度器 公平调度器 六.容量调度器多队列提交案例实操 1.案例:配置default.hive多队列 ①增加队列,添加队列的属性配置 ②分发配置文件到集群,重启Yarn ③测试,向default ,hive队列分别提交任务 2.配置Hive的默认提交队列 一.什么是yarn ​ Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,

基于HADOOP3.0+Centos7.0的yarn基础配置: 执行步骤:(1)配置集群yarn (2)启动.测试集群(3)在yarn上执行wordcount案例 一.配置yarn集群 1.配置yarn-env.sh  添加:export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 2.配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式--> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-ser

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

安装HUE之后,需要配置很多东西才能将这个系统的功能发挥出来,因为Yarn是配置的HA模式,所以在配置HUE的时候,会有些不用,下面一段文字是官网拿来的 # Configuration for YARN (MR2) # ------------------------------------------------------------------------ [[yarn_clusters]] [[[default]]] # Whether to submit jobs to this cl

HDP3.1 中的 YARN 的 timeline server 默认使用内置的 HBase,不知道为什么,总是过几天就挂掉,暂时还没找到原因.后来想着让它使用外部的 HBase 看看会不会还有此问题.配置如下: 前提: Ambari 中已经装好 YARN 和 HBase 了. (1)把 YARN 的配置页中 Advanced yarn-hbase-env 部分里的下面三个值改成 HBase 配置页里相应的值.然后重启 YARN 的服务. hbase.zookeeper.quorum hbase

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集

Hadoop详解(06) - Yarn平台架构和资源调度器 Yarn平台架构 Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序. Yarn基本架构 YARN主要由ResourceManager.NodeManager.ApplicationMaster和Container等组件构成. Yarn工作机制 (1)MR程序提交到客户端所在的节点. (2)YarnRunner向Resource