在ambari-server中修改了yarn的配置,重新启动服务,结果RM启动失败,错误也很奇怪,“不合理的资源请求,没有请求任何资源”!详细如下: -- ::, FATAL resourcemanager.ResourceManager (ResourceManager.java:main(1495)) - Error starting ResourceManager org.apache.hadoop.service.ServiceStateException: org.apache.had

原因: 容器同时只能管理一个进程,如果这个进程结束了容器就退出了,但是不表示容器只能运行一个进程(其他进程可在后台运行),但是要使容器不退出必须要有一个进程在前台执行.   解决方案: 启动脚本最后一个进程一定要用前台运行方式 即在进程最后不加 &(&表示在后台执行),否则容器退出   可在脚本后加  /bin/bash ,如果还不行,就换为 tail -f /dev/null (实时查看/dev/null)

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

   一  YARN的启动流程                                                                 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhhbmd6aGVianV0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">              

有时新建的springboot启动后自动退出运行,如图所示: 此种情况大都数是因为pom文件加入了tomcat的依赖,与springboot内嵌的tomcat冲突导致,所以只需将pom文件中的tomcat依赖去除即可.即 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId> <s

Standalone与Yarn启动和运行时间测试: 写一个简单的wordcount: 打包上传运行: Standalone启动: 运行时间: Yarn启动: 运行时间: 测试结果: Standalone要比Yarn启动快10-15s

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

start-all.sh脚本现在已经废弃,推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARN. 在新一代的Hadoop里面HDFS称为了统一存储的平台,而YARN成为了统一计算的平台. (1)调用start-dfs.sh启动HDFS.之后JPS会出现NameNode,DataNode,SecondaryNameNode (2)调用start-yarn.sh启动YARN.之后JPS会出现ResourceManager,NodeManager 对于每个start脚

假如我们只有3台linux虚拟机,主机名分别为hadoop01.hadoop02和hadoop03,在这3台机器上,hadoop集群的部署情况如下: hadoop01:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoop02:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoo

我启动hadoop on yarn 集群后 [root@node1 flink-1.6.1]# ./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 报的如下错误 Caused by: org.apache.flink.yarn.AbstractYarnClusterDescriptor$YarnDeploymentException: The YARN application unexpectedly switched to state FAILED dur

参考 https://www.cnblogs.com/huangguoming/p/11732663.html

Run loops是线程的基础架构部分.一个run loop就是一个事件处理循环,用来不停的调配工作以及处理输入事件.使用run loop的目的是使你的线程在有工作的时候工作,没有的时候休眠. Run loop的管理并不完全是自动的.你仍必须设计你的线程代码以在适当的时候启动run loop并正确响应输入事件.Cocoa和CoreFundation都提供了run loop对象方便配置和管理线程的run loop.你创建的程序不需要显示的创建run loop:每个线程,包括程序的主线程(main

NSRunLoop 概述和原理 1.什么是NSRunLoop? 我们会经常看到这样的代码: - (IBAction)start:(id)sender { pageStillLoading = YES; [NSThread detachNewThreadSelector:@selector(loadPageInBackground:)toTarget:self withObject:nil]; [progress setHidden:NO]; while (pageStillLoading) {

Run Loops Run loops是线程相关的的基础框架的一部分.一个run loop就是一个事件处理的循环,用来不停的调度工作以及处理输入事件.使用run loop的目的是让你的线程在有工作的时候忙于工作,而没工作的时候处于休眠状态. Run loop的管理并不完全自动的.你仍然需要设计你的线程代码在合适的时候启动run loop并正确响应输入事件.Cocoa和Core Fundation都提供了run loop objects来 帮助配置和管理你线程的run loop.你的应用程序不需要

1 创建线程 1.1 NSThread       使用 NSThread 来创建线程有两个可以使用的方法: 1) 使用 detachNewThreadSelector:toTarget:withObject:类方法来生成一个新的线程. 2) 创建一个新的 NSThread 对象,并调用它的 start 方法. 这两种创建线程的技术都在你的应用程序里面新建了一个脱离的线程. 一个脱离的线程意味着当线程退出的时候线程的资源由系统自动回收.                              

Run Loops Run loops是线程相关的的基础框架的一部分.一个run loop就是一个事件处理的循环,用来不停的调度工作以及处理输入事件.使用run loop的目的是让你的线程在有工作的时候忙于工作,而没工作的时候处于休眠状态. Run loop的管理并不完全自动的.你仍然需要设计你的线程代码在合适的时候启动run loop并正确响应输入事件.Cocoa和Core Fundation都提供了run loop objects来帮助配置和管理你线程的run loop.你的应用程序不需要显

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_

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

http://www.jianshu.com/p/72059201b10a §AMS和应用进程 §应用启动流程 §应用退出流程 §启动.退出消息 AMS和应用进程 应用进程 <- 系统管理 <- AMS AMS:ActivityManagerService 系统级Service 管理应用进程的生命周期(包括进程的Activity.Service.Broadcast和Provider) 与应用进程的跨进程交互 Android的一个应用就是一个进程,系统对应用的管理是一个专门的Service——A

Spark以yarn方式运行时抛出异常: [spark@master bin]$ cd /opt/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ./spark-shell --master yarn-client Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. Set