/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 配置文件中 - yarn.nodemanager.log-dirs 指定本机的日志路径 (/hadoopfs/fs1/yarn/nodemanager/log/application_1546250639760_0052/container_e03_1546250639760_0052_01_000001/) - yarn.log-aggregation-enable 是否启用日志聚集功能.默认 false. yarn.log-agg

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode client \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:21:14 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 2.2.118/11/27 21:21:15 WARN util.NativeCodeLoa

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode cluster \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:17:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using

yarn开启日志归集功能,除了配置之外 yarn.log-aggregation-enable=true 还要检查/tmp/logs目录是否存在以及权限,尤其是在开启kerberos之后,有些目录可能不能自动创建成功,需要手工创建: $ hdfs dfs -mkdir /tmp$ hdfs dfs -chmod 777 /tmp 每个应用的hdfs日志目录: /tmp/logs/$user/logs/$applicationId

需要  hadoop 的安装目录/etc/hadoop/yarn-site.xml 中进行配置 配置内容 <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <

[原文地址] 日志聚集是YARN提供的日志中央化管理功能,它能将运行完成的Container/任务日志上传到HDFS上,从而减轻NodeManager负载,且提供一个中央化存储和分析机制.默认情况下,Container/任务日志存在在各个NodeManager上,如果启用日志聚集功能需要额外的配置. 这个日志存储的就是具体map和reduce的日志,包括框架的和应用程序里自己打印的.这个日志聚合是用来看日志的,而mapreduce job history server,则是用来看某个applic

在yarn资源管理的集群上运行spark程序,无法读取的数据多与少,都会报这个错误,但是其他程序在集群上能够正常运行. 16/11/14 00:13:44 WARN cluster.YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Container marked as failed: container_1478851289360_0032_01_000005 on host: gs-server-v-407. Exit status: 1. Diagno

转自:https://blog.csdn.net/high2011/article/details/52132646 一.在命令行使用命令查看 (1)查看日志:yarn logs -applicationId application_1469094096026_26612 (2)查看状态:yarn applicaiton -status application_1469094096026_26612 红色字体代表appID:在UI界面中寻找该id 二.通过spark UI查询

查看日志:yarn logs -applicationId application_xxx 导入到外部文件 yarn logs -applicationId application_xxx >> temp.log 然后自己就可以用tail或者grep去查看日志了.

环境:CDH5.13.3  spark2.3 在提交任务之后,发现executor运行少量几台nodemanager,而其他nodemanager没有executor分配. 测试环境通过spark-shell模拟如下: 第一次尝试分配6个exeutor,具体如下 spark2-shell \ --driver-memory 1G \ --executor-memory 2G \ --num-executors 6 \ --executor-cores 3 结果:container全部分布在同一个

根据hdfs的auditlog以及fsimage分析,yarn的日志文件占用了10%-20%的rpc请求以及文件量,这对namenode的性能有比较大的影响,特别是当集群规模越来越大,会影响生产业务.故下面的方案对yarn日志进行拆分,将日志写入一个独立的hdfs集群 运行yarn的集群(pascdev),日志写入集群(pasc) 一.   配置 hdfs-site.xml //添加日志写入集群的nameservice <property> <name>dfs.nameservic

我们开发程序的时候,好多人都喜欢用sysout输出内容来查看运行情况.但是在MR程序里写了之后,却不知道去哪里查找,可以参考这篇文章. 第一种方法,我们可以在MapReduce任务查看页面找到这些日志 1.在MapReduce任务查看页面找到任务,点击进入 2.在任务详情页最下面由执行了该任务的节点 3.在节点的web地址后面加上logs/userlogs就能看到application列表,选择自己要找的 4.依次查看container 5.从container进去之后就是最终要找的日志了 st

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will

Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源(eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行,如果不用Yarn进行资源分配,MapReduce分到的内存资源会很少,效率低下):资源按需分配,进而提高集群资源利用率等. 相较于Spark自带的Standalone模式,Yarn的资源分配更加细致 Application部署简化,例如Spark,Storm等多种框架的应用由客户端提交后,由Yarn负责资源的管理和调度,利用Container作为

1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在部署和运行Spark Application的过程中,如果不注意一些小的细节,也许会导致一些问题的出现. 2 防火墙 部署好Spark的包和配置文件,on yarn的两种模式都无法运行,在NodeManager端的日志都是说Connection Refused,连接不上Driv

原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述     Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现.     在

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配

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

目录 · 概况 · 原理 · 资源调度器分类 · YARN架构 · ResourceManager · NodeManager · ApplicationMaster · Container · YARN工作流程 · YARN资源调度 · 操作 · Overview · User Commands · Administration Commands 概况 1. YARN:Yet Another Resource Negotiator,统一资源管理调度平台. 2. 与MRv1:脱胎于MRv1,解决

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea