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

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

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

目录 一.介绍 Spark | Flink 二.快速入门:WC案例 pom依赖 批处理 流处理 有界流 无界流(重要) 三.Yarn模式部署 安装 打包测试,命令行(无界流) Flink on Yarn Per-Job-Cluster Session-Cluster HA高可用 五.Linux本地模式 1.安装 2.启动 3.案例 4.关闭 一.介绍 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算. Spark | Flink spark 处理方式:批处

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 任何时候日志都是定位问题的关键,spark也不会例外,合适的配置和获取spark的driver,am,及executor日志将会提升问题定位的效率,这里初步整理了spark的一些配置,更好的日志配置还需要根据实际的情况. 1)dirver日志的配置,可以通过spark.driver.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径,如: spark.driver.extra

spark的集群环境安装搭建 1.spark local模式运行环境搭建 常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,直接运行在本地,便于调试,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally wit

原因: yarn.nodemanager.local-dirs和hadoop的hadoop.tmp.dir参数对应文件位置不一致 解决办法: 将hdfs-site.xml中hadoop.tmp.dir属性和yarn-site.xml中的yarn.nodemanager.local-dirs属性设置为相同路径 示例 hdfs-site.xml <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/suddev/

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo

一:基础环境准备 (一):虚拟机新建五个centos7系统(复制文件夹的方式) (二):角色分配 (三)按照角色分配表配置 (1)更改主机ip(自行查找),如果只是个人搭建玩一玩,可选择安装centos7图形界面操作比较简单 (2)更改主机名方法, vim /etc/hostname文件,修改成对应的主机名,保存(比如在192.168.254.2这台主机上,就修改成master).再执行hostname 主机名,进行设置. (3)在五个虚拟机系统中修改/etc/hosts文件,添加如下内容 19

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz +hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生

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

1/1 local-dirs are bad: /var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir; 1/1 log-dirs are bad: /var/log/hadoop-yarn/containers Node Manager logs 1 2 3 yarn.server.nodemanager.DirectoryCollection: Directory /var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir er