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.

Scala安装 Spark使用Scala开发,安装的Scala版本必须和Spark使用的版本一致,否则使用Scala编写的Spark任务会有兼容性问题 可以到Spark官网查看确定Scala版本,或者通过执行Spark的bin/spark-shell查看 依赖jdk,安装之前需要先安装好Scala依赖的最低jdk版本 下载: https://scala-lang.org/download/ 解压:[root@master src]# tar xvzf scala-2.11.8.tgz 设置环境变

在Hadoop 2.7.2集群下执行如下命令: spark-shell  --master yarn --deploy-mode client 爆出下面的错误: org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master. 在Yarn WebUI上面查看启动的Cluster状态,log显示为

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,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co

link:http://blog.csdn.net/uniquechao/article/details/26449761   版本信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0   1. Application Master 无法访问       点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是由于设定web ui时,50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0,导致applica

1. 现象 最近发现线上机器 java 8 进程的 VIRT 虚拟内存使用达到了 50G+,如下图所示: 2. 不管用的 -Xmx 首先第一想到的当然使用 java 的 -Xmx 去限制堆的使用.但是无论怎样设置,都没有什么效果.没办法,只好开始苦逼的研究. 3. 什么是 VIRT 现代操作系统里面分配虚拟地址空间操作不同于分配物理内存.在64位操作系统上,可用的最大虚拟地址空间有16EB,即大概180亿GB.那么在一台只有16G的物理内存的机器上,我也能要求获得4TB的地址空间以备将来使用.例

1. Hadoop 2.0 中的资源管理 http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-1-and-2-resource-manage/ Hadoop 2.0指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x.2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS.MapReduce和YARN三个系统组成,其中,YARN是一个资源管理系统,负责集群资源管理和调度,MapReduce则是运行在YARN上离线处理框架,它与Hadoop 1.0中的

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

版本号信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0 1. Application Master 无法訪问     点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是因为设定web ui时,50030 port相应的ip地址为0.0.0.0,导致application master 链接无法定位. 解决的方法:      yarn-site.xml 文件     <property>

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

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

mapred-site.xml mapreduce.map.memory.mb 1536 每个Map Container的大小 mapreduce.reduce.memory.mb 2560 每个Reduce Container的大小 mapreduce.map.java.opts -Xmx1024 Map任务的jvm-Xmx堆大小. //实际Map函数占用的jvm堆大小 mapreduce.reduce.java.opts -Xmx2048 Reduce任务的jvm-Xmx堆大小. //实际R

关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,在这里将理解的东西做一个简单的记录,以备忘却.首先,先将关于mapreduce和yarn关于内存分配的参数粘贴上:yarn.scheduler.minimum-allocation-mbyarn.scheduler.maximum-allocation-mbyarn.nodemanager.resource

spark-shell不支持yarn cluster,以yarn client方式启动 spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client 启动日志,错误信息如下 其中"Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME",只是一个警告,官方的解释如下: 大概是说:如果 spark.

  在之前的一篇文章我们介绍了如何编写在yarn集群提交运行应用的AM的yarnClient端,现在我们来继续介绍如何编写在yarn集群控制应用app运行的核心模块 ApplicationMaster.   首先,介绍下我们要在yarn集群上运行的应用程序 HelloWorld. 这个应用很简单,就是一个主函数,启动的时候打印一句话表明应用已经启动,结束的时候打印一句话表明应用运行结束.   现在我们要用AM把这个应用在YARN集群上运行起来.   上篇文章我们写到 用 YarnClient 提

执行操作: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.0.jar wordcount  /user/today/input  /user/today/output 报错: 错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 解决: 在mapred-site.xml 和 yarn-site.xml添加如下 <property> <na

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

环境:3结点集群 192.168.0.1192.168.0.2192.168.0.3 1 配置root用户服务期间免密登录 参考:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10271679.html 2 安装ansible 参考:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10263278.html 3 在所有服务器上创建hadoop用户,配置hadoop用户服务期间免密登录 参考:https://www.cnblogs.com/ba

op.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:302) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:82) at java.util.concurrent.FutureTas