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

yarn就先不介绍了,这次排坑经历还是有收获的,从日志到堆栈信息再到源码,很有意思,下面听我说 问题描述: 集群一台NodeManager的cpu负载飙高. 进程还在但是看日志已经不再向ResourceManager发送心跳,不断重复下文2的动作. 心跳停止一段时间后会重连上RM但是cpu仍然很高,再过一段时间心跳再停,一直循环. NodeManager的日志解析 1.NM的localizing过程 localizing:container开始从hdfs下载resource,hdfs文件的状态从

虚拟cpu 虚拟的cpu代码并发数,如果一个container拥有2个vcpu,那么该container就可以真正的在同一时间运行两个线程,而不是靠切时间片而达到的逻辑并发.所以一般虚拟的cpu需要和物理cpu的个数保持一致 yarn的计算单元称为YCUs,其实就是把1个cpu分为n份,通常情况控制在1:1000左右,也就是说一个一核cpu可以被yarn分为1000个左右的YCUs,并在使用yarn的时候,可以配置使用多少YCUs.例如500个YCUs,那么其实得到的大概是1/2个核的cpu.

超能课堂(181):我们为什么需要4+8pin CPU供电接口? https://www.expreview.com/68008.html 之前算过TDP 来计算机器的功耗 发现自己 理解的还是有偏差 TDP 应该是P1的数据 P2的数据应该是 1.25 x P1的数值 峰值功耗可能会非常高 但是CPU 也不是一直处于这么高功耗的情况下的, CPU 内存 硬盘也都有类似的节电 模式 一台两路 十来块硬盘 300多g 内存的机器 估计耗电在300w 左右 可能跟一个高端的 游戏台式机 差不多的耗电

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

在说Hadoop Yarn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Hadoo

一,前言 Hadoop 2.0由三个子系统组成,分别是HDFS.YARN和MapReduce,其中,YARN是一个崭新的资源管理系统,而MapReduce则只是运行在YARN上的一个应用,如果把YARN看成一个云操作系统,那么MapReduce可认为是运行在这个操作系统上的App. 二,产生背景 YARN的出现主要是为了解决MapReduce1带来的一些问题,为了解决这些问题而开发出来的,有那些问题呢?如下: 1)JobTracker单点故障问题:如果Hadoop集群的JobTracker挂掉,

一. Hadoop Yarn 是什么 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.这自然是不合理的,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 Yarn . 在详细介绍 Yarn 之前,我们先简单聊聊 Yarn ,Y

本文转自:http://www.itweet.cn/2015/07/24/yarn-resources-manager-allocation/ Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责

Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManag

YARN框架详解 YARN官方解释 YARN是什么 The fundamental(定义) idea of YARN is to split(分开) up the functionalities(功能) of resource management and job scheduling/monitoring(进程调度) into separate(独立) daemons(守护进程). The idea is to have a global ResourceManager (RM) and pe

CPU(Central Processing Unit中央处理器)由运算器和控制器组成--微机性能的集成度最高的核心部件 1.金属触点 2.附带散热器 风冷式 热管散热式 水冷式等 扣具结构要和CPU相匹配 3.CPU的选购 (1)主要厂家:Intel.AMD (2)核心类型--芯片中电路的设计方案 (3)生产工艺(纳米)数值越小,则生产技术更先进. (4)核心数量--多线程运算 (5)缓存--集成在CPU的高速存储器 [一级缓存 二级缓存 三级缓存]缓存容量越大,产品性能更加优越. (6)主频

在centos7的/sys/fs/cgroup下面可以看到与cpu相关的有cpu,cpuacct和cpuset 3个subsystem.cpu用于对cpu使用率的划分:cpuset用于设置cpu的亲和性等,主要用于numa架构的os:cpuacct记录了cpu的部分信息.对cpu资源的设置可以从2个维度考察:cpu使用百分比和cpu核数目.前者使用cpu subsystem进行配置,后者使用cpuset subsystem进程配置.首先看cpu subsystem的用法 cpu subsyste

转载自:https://www.cnblogs.com/S-tec-songjian/p/5740691.html Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.Reso

在MapReduce1.0中,我们都知道也存在和HDFS一样的单点故障问题,主要是JobTracker既负责资源管理,又负责任务分配. Yarn中可以添加多种计算框架,Hadoop,Spark,MapReduce,不同的计算框架在处理不同的任务时,资源利用率可能处于互补阶段,有利于提高整个集群的资源利用率. 同时Yarn提供了一种共享集群的模式,随着数据量的暴增,跨集群间的数据移动,需要花费更长的时间,且硬件成本会增大,共享集群模式可以让多种框架共享数据和硬件资源. Yarn基本架构 整个的调度

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1..0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala- (必须写) export HADOOP_H

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H

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

应用属性 属性名 缺省值 意义 spark.app.name (none) The name of your application. This will appear in the UI and in log data. spark.master (none) The cluster manager to connect to. See the list ofallowed master URL’s. spark.executor.memory 512m Amount of memory to

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1483728 本文最初发表于恋花蝶的博客http://blog.csdn.net/lanphaday,欢迎转载,但请务必保留原文完整,并保留本声明. [python]用profile协助程序性能优化          上帝说:“选择了脚本,就不要考虑性能.”我是很支持这句话的,使用脚本要的就是开发速度.良好的扩展性以及可维护性.可惜到了最后,我们的程序难免会运行得太慢,我们的客户不能忍受,

01 关于本书 02 代码约定 03 关于例子 04 如何联系我们 1 核心模块 11 介绍 111 内建函数和异常 112 操作系统接口模块 113 类型支持模块 114 正则表达式 115 语言支持模块 12 _ _builtin_ _ 模块 121 使用元组或字典中的参数调用函数 1211 Example 1-1 使用 apply 函数 1212 Example 1-2 使用 apply 函数传递关键字参数 1213 Example 1-3 使用 apply 函数调用基类的构造函数 122