报错: 经过查看集群的jps如下: ==================== hadoop01 jps =================== FsShell ResourceManager NameNode Jps ==================== hadoop02 jps =================== NodeManager DataNode JournalNode QuorumPeerMain Jps ==================== hadoop03 jps =

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,两个namenode都是standby模式 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. 一说起周五,想必大家都特别开心对吧?其实我也很开心呀-眼看还剩下一个小时就下班了.然而在这一个小时内,我都心里活动真的是跌宕起伏呀-不是因为放假,而是身为一名大数据运维技术人员需要替公司大数据生态圈中面临都各种问题. 这不,遇到了一个奇葩的问题,让我花了接近一个小时才处理完呢!深感惭愧啊,要是有小伙伴遇到跟我同样的问题,别慌

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

环境准备 确保主机搭建 HDFS HA 运行环境 步骤一:修改 mapred-site.xml 配置文件 [root@node-01 ~]# cd /root/apps/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/ [root@node-01 hadoop]# vim mapred-site.xml <configuration> <!-- 配置MapReduce程序运行模式 为 yarn(不配置默认为 local 模式) --> <property> <na

云梯开发人员在云梯Yarn集群的搭建和维护过程中做了许多工作,本文选择这期间部分较为典型的问题,通过对这些问题的分析和解决方案,为大家分享分布式系统问题调查的经验. 调查的问题 1. 2013年初引入社区0.23时,调查ResourceManager运行过程汇总突然挂掉的问题 现象:监控报警,线上运行的RM突然挂掉,RM异常日志如下, 2012-12-17 17:20:28,294 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.Resou

两张表链接操作(分布式缓存): ----------------------------------假设:其中一张A表,只有20条数据记录(比如group表)另外一张非常大,上亿的记录数量(比如user表)----------------------------------策略:将数据集小的文件直接装载到内存,然后迭代大文件记录: 分布式缓存的两种角度理解(针对较小数据集):1.将文件不切块,直接存储到各个节点上的本地磁盘中,这种模式的缓存只是减少了网络IO,磁盘IO并没有减少:2.将文件不切块

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

hadoop集群搭建中配置了mapreduce的别名是yarn [hadoop@master01 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml [hadoop@master01 hadoop]$ vi mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.framework.name </name> <value>yarn</value> </pro

修改环境变量中的HADOOP_CONF_DIR,可以配置多份配置文件.根据不同路径下yarn集群配置访问不同集群. 所使用的用户需要在yarn每个节点都存在且有对应的访问权限.

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自

配置好hadoop的环境,具体根据http://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216博客所写的进行配置. 运行start-dfs.sh启动hdfs集群,成功后运行jps应该有NameNode,DataNode,SecondaryNameNode等应用.通过master:8088可以查看集群情况. 最好通过hadoop/logs里面的日志看一下有没有报错,确认集群启动成功. 运行start-yarn.sh启动yarn集群,通过查看log

Hadoop集群环境搭建(一)   1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群: 负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager 本集群搭建案例,以3节点为例进行搭建,角色分配如下: hdp-node-01 NameNode SecondaryNameNode

安装yarn集群 # mapreduce运行平台YARN mapreduce程序应该是在很多机器上并行启动,而且先执行map task,当众多的maptask都处理完自己的数据 后,还需要启动众多的reduce task,这个过程如果用用户自己手动调度不太现实,需要一个自动化的调度平 台——hadoop中就为运行mapreduce之类的分布式运算程序开发了一个自动化调度平台——YARN # 安装yarn集群 yarn集群中有两个角色: 主节点:Resource Manager 1台 从节点:No

YARN 集群在分配任务时,存在两种方式 1. DefaultResourceCalculator,只考虑内存(memory),每个 container 的 cpu 资源都分配 1 个. 2. DominantResourceCalculator,同时考虑内存(memory)和 cpu 资源. 在 AWS 的 EMR 中,默认使用的是 DefaultResourceCalculator,所以看到一个 application 的 running containers 数量等于 allocated

3.hue与其他框架的集成 3.1.hue与hadoop的HDFS以及yarn集成 第一步:更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 记得更改完core-site.xml之后一定要重启hdfs与yarn集群 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name&

Yarn集群的资源调度 介绍 概述 Yarn是 Hadoop 2.x 引入的新的资源管理系统模块,主要用于管理集群当中的资源(主要是服务器的各种硬件资源,比如内存.CPU等),它不光管理硬件资源,还管理运行的一些任务信息等. Yarn调度资源可以分为两个层级 一级管理调度:管理计算机的资源.运行job任务的生命周期 二级管理调度:任务的计算模型(maptask,reducetask的代码).多样化的计算模型(spark,storm) yarn集群当中各个组件的作用 ResourceManager

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提