背景: 1.已禁用ipv6. 2.所有节点的/etc/hosts正确配置,任务在ResourceManager提交. 3.yarn-site.xml中指定了 yarn.resourcemanager.hostname=Master yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle 并在各NodeManager配置了相应的yarn.nodemanager.hostname 4.mapred-site.xml中指定了mapreduce.framework

转:http://blog.csdn.net/bamuta/article/details/12995139 解决办法 : 在1个网站上找到了解决方法,(网络忘了没记)urg, my copy/paste was botched up but hopefully this still makes sense. The value mapreduce.shuffle is now mapreduce_shuffle and the name yarn.nodemanager.aux-service

1. What is the recommended value for "yarn.nodemanager.resource.local-dirs"? We only have one value (directory) configured for the above property, which has a size of 200GB. Our hive jobs' map/reduce fill this folder up, and yarn places this nod

yarn中有一个比较重要的配置yarn.nodemanager.local-dirs,如果配置的不好,在饱和状态运行下集群会出现很多问题:1 默认配置${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir,系统盘通常只有几百G,配置在这里会经常报磁盘空间不足的错误:2 配置到其中1个数据盘,比如/data0/,这个数据盘会经常没有响应,或者直接坏掉:3 正确的配置是配置到所有的数据盘,通常是12个,其实yarn的description写的很清楚 <property> <descri

一.介绍默认Yarn NodeManager重启后会断开所有当前正在运行的container的状态,这意味着重启后需要重新启动container进程,该特性的作用就是把NM的状态临时保存到本地,重启后从之前的状态恢复运行. 二.配置 配置以下三个参数到conf/yarn-site.xml中1.yarn.nodemanager.recovery.enabled默认为false,设置为true启用特性 2.yarn.nodemanager.recovery.dir默认为$hadoop.tmp.dir

在hadoop-3.0.0-alpha4 的配置中,yarn.nodemanager.aux-services项的默认值是“mapreduce.shuffle”,但如果在hadoop-2.2 中继续使用这个值,NodeManager 会启动失败,在logs/yarn-biadmin-nodemanager-hostname.log里会报如下的错: java.lang.IllegalArgumentException: The ServiceName: mapreduce.shuffle set

Java 工具类 IpUtil - 获取本机所有 IP 地址,LocalHost 对应地址 IP IP 工具类 源代码: /** * <p> * * @author XiaoPengwei * @since 2019-07-20 */ import java.net.Inet4Address; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; import java.net.SocketException; impor

15/07/01 20:14:41 FATAL containermanager.AuxServices: Failed to initialize mapreduce.shuffle java.lang.IllegalArgumentException: The ServiceName: mapreduce.shuffle set in yarn.nodemanager.aux-services is invalid.The valid service name should only con

问题描述: 如下图所示HTTP和SSH地址显示的是localhost而不是对应的域名或地址. 解决方案: 按以下方法修改Gogs配置文件并重启服务器 域名问题 RUN_USER = git DOMAIN = 你的IP地址或域名 ROOT_URL = http://你的IP地址或域名:3000/ 顺带分享一下,以下是我的SSH服务配置~ 启用内置SSH Server SSH_PORT = 2222 START_SSH_SERVER = true

一 概述         NodeManager是执行在单个节点上的代理,它管理Hadoop集群中单个计算节点,功能包含与ResourceManager保持通信,管理Container的生命周期.监控每一个Container的资源使用(内存.CPU等)情况.追踪节点健康状况.管理日志和不同应用程序用到的附属服务等.         NodeManager是YARN中单个节点的代理,它须要与应用程序的ApplicationMaster和集群管理者ResourceManager交互;它从Applic

1.现象:有一个节点的NodeManager启动不了. 后台报错日志如下: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: Failed to initialize container executor at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager.serviceInit(NodeManager.java:192) at org.apache.hadoop.serv

进入终端修改以下文件即可. vim /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config/gitlab.yml ## GitLab settings gitlab: ## Web server settings (note: host is the FQDN, do not include http://) host: localhost >> 这里改为主机的IP即可 port: 80 https: false # Uncommment this l

解决方案: 在config里面的index.js里面的module.exports下面的dev下面的host:'localhost' 改为 host:'0.0.0.0',就可以访问啦!

说明: 接第二篇文章,代码也是在第二篇文章之上 本文只是针对mondodb来操作 一.添加相关的包 yarn add Mongoose 二.初始化Mongodb 修改server.ts 导入 import * as Mongoose from 'mongoose'; 添加了方法 mongodbInit() 全部代码如下 : import * as express from 'express'; const { graphqlExpress, graphiqlExpress } = require

在Fedora18上配置个人的Hadoop开发环境 1.    背景 文章中讲述了类似于"personalcondor"的一种"personal hadoop" 配置法.基本的目的是配置文件和日志文件有一个单一的源, 能够用软连接到开发生成的二进制库.这样就能够在所生成二进制库更新的时候维护其它的数据和配置项. 2.    用户案例 1.  比較不用改变现有系统中安装软件的情况下,在本地的沙盒环境中做測试 2.  单一源的配置文件盒日志文件 3.    參考 网页:

异常: Recieved SHUTDOWN signal from Resourcemanager ,Registration of NodeManager failed, Message from ResourceManager: NodeManager from localhost doesn't satisfy minimum allocations, Sending SHUTDOWN signal to the NodeManager.场景: 在配置hadoop时,无法启动 NodeMa

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

 Hadoop介绍 Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架.其基本的组成包括hdfs分布式文件系统和可以运行在hdfs文件系统上的MapReduce编程模型,以及基于hdfs和MapReduce而开发的一系列上层应用软件. hdfs是在一个网络中以流式数据访问模式来存储超大文件的跨越多台计算机的分布式文件系统.目前支持的超大文件的范围为从MB级至PB级. MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型,基于MapReduce模型的程序本质上都是并行运行的.基于MapReduce

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

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