问题背景 spark是以客户端的方式安装的,并没有启动spark的mesos集群,这时候的spark就相当与hive客户端. 以local模型和yarn-cluster方式提交任务,都能正确额执行,但是一yarn-client方式就卡在ACCEPTED 问题原因 在网上查了资料,都说是资源不够用,需要调整yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent从0.1改成0.5,但是我测试数据才几k,集群内存128G,所以我直接排除了这个原因 后来想

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

1 概述 为了增大并发性,Yarn采用事件驱动的并发模型,将各种处理逻辑抽象成事件和调度器,将事件的处理过程用状态机表示.什么是状态机? 如果一个对象,其构成为若干个状态,以及触发这些状态发生相互转移的事件,那么此对象称之为状态机. 处理请求作为某种事件发送到系统中,由一个中央调度器传递给对应的事件调度器,进而对事件进行处理,处理完成之后再次发送给中央调度器,再进行处理,直至处理完成. Yarn的资源管理模块ResourceManager,其核心构成就是四类这样的状态机(基于2.4版本),分别是

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@edwinhzhang发表于云+社区专栏 FairScheduler是yarn常用的调度器,但是仅仅参考官方文档,有很多参数和概念文档里没有详细说明,但是这些参明显会影响到集群的正常运行.本文的主要目的是通过梳理代码将关键参数的功能理清楚.下面列出官方文档中常用的参数: yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold The utilization thr

唐 清原, 咨询顾问 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,

1 概述 为了增大并发性,Yarn采用事件驱动的并发模型,将各种处理逻辑抽象成事件和调度器,将事件的处理过程用状态机表示.什么是状态机? 如果一个对象,其构成为若干个状态,以及触发这些状态发生相互转移的事件,那么此对象称之为状态机. 处理请求作为某种事件发送到系统中,由一个中央调度器传递给对应的事件调度器,进而对事件进行处理,处理完成之后再次发送给中央调度器,再进行处理,直至处理完成. Yarn的资源管理模块ResourceManager,其核心构成就是四类这样的状态机(基于2.4版本),分别是

Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN.Kubernetes.Mesos 等集群部署模式,其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛.Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章,分为上.下两篇.上篇分享了基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型介绍 Flink on YARN 应用启动全流程,本文将根据社区大群反馈,解答客户端和 Flink Cluster 的常见问题,分享相关问题的排查思路. 客户端常见问题与排查思路 ▼ 应用提交控制台异

新一代大数据处理引擎 Apache Flink https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/ 新一代大数据处理引擎 Apache Flink 沈 钊伟2015 年 12 月 28 日发布       大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存

目录 0.HDFS-HA的工作机制 1. HDFS-HA集群配置 1.1 环境准备 1.2 规划集群 1.3 配置Zookeeper集群 2. 配置HDFS-HA集群 3. 启动HDFS-HA集群 4.配置HDFS-HA自动故障转移 5. YARN-HA配置 5.1YARN-HA工作机制 4.4.2 配置YARN-HA集群 0.HDFS-HA的工作机制 问题:因为hdfs的中心就是namenode,而我们的集群只有一台服务器安装了nn,如果这台服务器挂掉,整个集群瘫痪,这个就是典型的单点故障,搭

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

首先按照官网的单机去配置,如果官网不行的话可以参考一下配置,这个是配置成功过的.但是不一定每次都成功 http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/ centos 6.7 hadoop2.6.5 yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </propert

背景: 按照业务需求将数据拆分为60份,启动60个application分别运行对每一份数据,application的提交脚本如下: #/bin/sh #LANG=zh_CN.utf8 #export LANG export SPARK_KAFKA_VERSION=0.10 export LANG=zh_CN.UTF- jarspath='' /app01/sparkjars/*.jar` do jarspath=${file},$jarspath done jarspath=${jarspat

前言 做过杭电.浙大或是北大等ACM题库的人一定对“刷题”不陌生,以杭电OJ为例:首先打开首页(http://acm.hdu.edu.cn/),然后登陆,接着找到“Online Exercise”下的“Problem Archive”,然后从众多题目中选择一个进行读题.构思.编程.然后提交.最后查看题解状态,如果AC了表示这一题被攻克了,否则就要重做了~一般情况下,“刷题”要求精神高度集中且经验丰富,否则很难成功AC,有时候甚至做一题要浪费半天的时间!(有时网速卡了,比抢火车票还要急!) 楼主在

<个人Configuration> 正常配置一下, 就OK了, 不用理了, oracle 11g 默认启动 发展: .从Oracle的发展角度来看,估计这种方法是Oracle发展和改进的方向,如今outline已经被废弃,sql profile 估计在后续的发行版本中也难有改进,因此,对于从11g开始接触Oracle的朋友来说,一定要对sql计划基线有 所了解,因为这是以后的主流! .SQL执行计划基线保存在数据字典中,查询优化器会自动判断使用他们. 工作机制 从Oracle 11g开始,由于

Commit Log Kafka储存消息的文件被它叫做log,按照Kafka文档的说法是: Each partition is an ordered, immutable sequence of messages that is continually appended to—a commit log 这反应出来的Kafka的行为是:消息被不断地append到文件末尾,而且消息是不可变的. 这种行为源于Kafka想要实现的功能:高吞吐量,多副本,消息持久化.这种简单的log形式的文件结构能够更好

hadoop-2.6.0为分布式安装 伪分布模式集群规划(单节点)------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    host        -    ip                -    soft 

一.基础概念 Oracle 11g開始,提供了一种新的固定运行计划的方法,即SQL plan baseline,中文名SQL运行计划基线(简称基线),能够觉得是OUTLINE(大纲)或者SQL PROFILE的改进版本号.基本上它的主要作用能够归纳为例如以下两个: 1.稳定给定SQL语句的运行计划.防止运行环境或对象统计信息等等因子的改变对SQL语句的运行计划产生影响! 2.降低数据库中出现SQL语句性能退化的概率.理论上不同意一条语句切换到一个比已经运行过的运行计划慢非常多的新的运行计划上!