搭建yarn环境后,执行 hadoop/bin/hadoop jar hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /host1 /out1 执行一直停留在Running job: 打开yarn web 页面http://crxy1:8088/cluster app的作业state停留在Accepted上 点击ID列的作业链接进去 英文翻译大概如下: stucks at accepted s

Spark以yarn方式运行时抛出异常: [spark@master bin]$ cd /opt/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ./spark-shell --master yarn-client Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. Set

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载

spark2.1出来了,想玩玩就搭了个原生的apache集群,但在standalone模式下没有任何问题,基于apache hadoop 2.7.3使用spark on yarn一直报这个错.(Java 8) 报错日志如下: Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. // :: INFO spark.S

org.apache.spark.deploy.yarn.Client.scala中的monitorApplication方法: /** * Report the state of an application until it has exited, either successfully or * due to some failure, then return a pair of the yarn application state (FINISHED, FAILED, * KILLED,

Introduction Add your content here. ISO/IEC 7816 Contact Cards Hardware EMV payment cards Orange Cash PayPass (Contact Interface) The pcsc-scan utility reports: tyson@UmBongo:~$ pcsc_scan PC/SC device scannerV 1.4.17 (c) 2001-2009, Ludovic Rousseau <

BOOL WINAPI ControlService( _In_ SC_HANDLE hService, _In_ DWORD dwControl, _Out_ LPSERVICE_STATUS lpServiceStatus ); 函数作用:给指定的服务发送一个控制码 参数: 1. hService: OpenService 或CreateService function返回的服务句柄: 2. dwControl:要发送的控制码,控制码可以是下列系统定义的控制码:也可以是用户自定义的控制码,范

今天运行spark on yarn 一直出现 16/09/20 18:40:41 INFO yarn.Client: Application report for application_1474179312027_0002 (state: ACCEPTED) 16/09/20 18:40:42 INFO yarn.Client: Application report for application_1474179312027_0002 (state: ACCEPTED) 16/09/20 18

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

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/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H

如果在运行spark-sql时遇到如下这样的错误,可能是因为yarn-site.xml中的配置项yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio值偏小,它的默认值为2.1,可以尝试改大一点再试.​ ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FINISHED! ​ 16/10/13 10:23:19 ERROR client.TransportCl

spark用yarn提交任务会报ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: YARN application has exited unexpectedly with state UNDEFINED! Check the YARN application logs for more details.ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Diagnostics message: Shutdown hook cal

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:

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

起因:YARN 使用capability schedule queue调度container,spark 的app卡死在YARN的队列里面无法出来,无奈请教大神时,可用[yarn application [option]]命令去操纵yarn的应用. usage: application -appStates <States> Works with -list to filter applications based on input comma-separated list of applic

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

#!/bin/sh #yarn job status:NEW.NEW_SAVING.SUBMITTED.ACCEPTED.RUNNING.FINISHED.FAILED.KILLED nnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW | wc -l) nsnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW_SAVING | wc -l) snum=$(/ap

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour