本篇继续对 RM 中管理 NodeManager 的部分进行深入的讲解.主要有三个部分:检查 NM 是否存活:管理 NM 的黑白名单:响应 NM RPC 请求. 一.简介 在 RM 的主从结构中,最主要的就是 RM 和 NM 之间的主从结构.RM 作为「管理员」,管理下面多个 NM 节点.如何检测 NM 是否存活,划分黑白名单,以及如何相应 NM RPC 请求,将在下面进行详细介绍. 二.NM 管理主要组成 一)NMLivelinessMonitor 检测 NM 活性的服务,是否有心跳 当前正在

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

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

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

YARN YARN是什么? YARN是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处. 如果没有YARN! 无法管理集群资源分配问题. 无法合理的给程序分配合理的资源. 不方便监控程序的运行状态及日志. 1 YARN概念 1.1 基本架构 ResourceManager 整个集群只有一个,负责集群资源的统一管理和调度 处理客户端请求,启动/监控ApplicationMaster

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

hadoop2.x改进了hadoop1.x的架构, 具体yarn如何工作以及改进了什么可以在网上学, 这里仅记录我个人搭建的问题和理解,希望能帮助遇到困难的朋友. 在开始前,必须了解yarn版本的mapreduce框架基础组件包括1个resourcemanager和每个slave上各1个nodemanager,其他进程均由mapreduce任务动态创建. 1,怎么简单高效的部署分布式集群? 答:先在1台机器上准备好hadoop和java环境,将java和hadoop的jar包环境变量写到.bas

在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co

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

日志 --排错 .log:通过log4j记录的,记录大部分应用程序的日志信息 .out:记录标准输出和标准错误日志,少量记录     hdfs 常用shell     -ls     -put <localsrc> ... <dst>   上传     -cat   -text   查看文件内容     -mkdir [-p]      -mv     -cp     -du     -chmod     认识一些重要的配置选项: namenode 元数据?? datanode 数

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的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: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

link:http://blog.csdn.net/uniquechao/article/details/26449761   版本信息: hadoop 2.3.0  hive 0.11.0   1. Application Master 无法访问       点击application mater 链接,出现 http 500 错误,java.lang.Connect.exception:     问题是由于设定web ui时,50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0,导致applica

老是报物理内存越界,kill container,然后把yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设成2048就好了 跟这个yarn.nodemanager.pmem-check-enabled参数应该也有关系 在这篇文章中得到启发:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/ 调度和隔离 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输

1. Hadoop 2.0 中的资源管理 http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-1-and-2-resource-manage/ Hadoop 2.0指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x.2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS.MapReduce和YARN三个系统组成,其中,YARN是一个资源管理系统,负责集群资源管理和调度,MapReduce则是运行在YARN上离线处理框架,它与Hadoop 1.0中的