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

资源管理与调度系统-YARN资源隔离及以YARN为核心的生态系统 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. 一.什么是资源隔离 资源隔离是指为不同任务提供可独立使用的计算资源以避免它们互相干扰.当前存在很多资源隔离技术,比如硬件虚拟化,虚拟化,Cgroups,Linux Container等. YARN对内存资源和CPU资源采用了不同对资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定的应用程序的死活,为了能够更灵活地控制内存使用量,YARN提供了两种可

资源查看命令安装 yum provides /usr/bin/find #查看命令是哪个软件包安装的 执行 yum provides */netstat 命令就可以看到提供命令的工具包net-tools-2.0-0.17.20131004git.el7.x86_64 yum install -y sysstat https://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/13/2858810.html iostat -d -x -k iostat -d -

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了“for

背景 yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器,即一个default队列,所有用户共享,分配资源也是先到先得,没有优先级之分.有时一两个任务就把资源全占了,其他任务吃不到资源造成饥饿,显然这样的资源分配是不合理的(在当今社会主义之中,我们要共同富裕啊).yarn还有两种资源调度器,capacity schedule和fair schedule,本文主要研究下capacity schedule. 什么是capacity schedule Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资

hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

sar(System Activity Reporter系统活动情况报告)是目前 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一,可以从多方面对系统的活动进行报告,包括:文件的读写情况.系统调用的使用情况.磁盘I/O.CPU效率.内存使用状况.进程活动及IPC有关的活动等.本文主要以CentOS 6.3 x64系统为例,介绍sar命令. sar命令常用格式 sar [options] [-A] [-o file] t [n] 其中: t为采样间隔,n为采样次数,默认值是1: -o file表示将命

yarn调度分配主要是针对Memory与CPU进行管理分配,并将其组合抽象成container来管理计算使用 memory配置 计算每台机子最多可以拥有多少个container:  containers = min (*CORES, 1.8*DISKS, (Total available RAM) / MIN_CONTAINER_SIZE) 说明: CORES为机器CPU核数 DISKS为机器上挂载的磁盘个数 Total available RAM为机器总内存 MIN_CONTAINER_SIZ

1.top 2.sar http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7493661  很重要 http://blog.itpub.net/24435147/viewspace-694224/ 要判断系统瓶颈问题,有时需几个 sar 命令选项结合起来 怀疑CPU存在瓶颈,可用 sar -u 和 sar -q 等来查看 怀疑内存存在瓶颈,可用 sar -B.sar -r 和 sar -W 等来查看 怀疑I/O存在瓶颈,可用 sar -b.sar -u 和

参考: http://blog.csdn.net/dandykang/article/details/48160953     对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素.当一个长期运行 的服务(比如Thrift Server),若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度.      动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减 Executor个数,从

1.  yarn 日志列表 yarn application -list 2. impala-shell impala-shell -q 'invalidate metadata' ## impala-shell -i node "invalidate" 3. Ozzie 调用shell which impala-shell 获得impala-shell的路径 然后写一个shell文件: #!/bin/bash export PYTHON_EGG_CACHE=./myeggs /usr

查看系统版本:lsb_release -a 查看cpu:lscpu 查看内存:free -m          (free -g  单位是GB) 查看硬盘空间情况df -h

htop 相较top,htop更加直接和美观.

HA 相比于Hadoop1.0,Hadoop 2.0中的HDFS增加了两个重大特性,HA(热备)和Federation(联邦).HA即为High Availability,用于解决NameNode单点故障问题,该特性通过热备的方式为主NameNode提供一个备用者,一旦主NameNode出现故障,可以迅速切换至备NameNode,从而实现不间断对外提供服务. 在一个典型的HDFSHA场景中,通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active Na

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

现象: 访问yarn:8088页面发现一直有任务在跑如图: 用户为dr.who,问下内部使用人员,都没有任务在跑: 结论: 恭喜你,你中毒了,攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警 用top命令发现cpu使用了360%多,系统会很卡. 解决办法: 1,通过查看占用cpu高得进程,kill掉此进程 2,检查/tmp和/var/tmp目录,删除java.ppc.w.conf等异常文件 3 ,通过

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

用户为dr.who,问下内部使用人员,都没有任务在跑: 结论: 恭喜你,你中毒了,攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警 用top命令发现cpu使用了360%多,系统会很卡. 解决办法: 1,通过查看占用cpu高得进程,kill掉此进程 2,检查/tmp和/var/tmp目录,删除java.ppc.w.conf等异常文件 3 ,通过crontab -l 查看有一个* * * * * wget

一.概述     将公司集群升级到Yarn已经有一段时间,自己也对Yarn也研究了一段时间,现在开始记录一下自己在研究Yarn过程中的一些笔记.这篇blog主要主要从大体上说说Yarn的基本架构以及其各个组件的功能.另外,主要将Yarn和MRv1做详细对比,包括Yarn相对于MRv1的各种改进.最后,大概说说Yarn的工作流情况. 二.Yarn和MRv1对比 (1)扩展性对比. 在MRv1中,JobTracker是个重量级组件,集中了资源管理分配.作业控制两大核心功能,随着集群规模的增大,Job

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