• yarn-site.xml的部分资源配置参数,主要是与内存相关
    枫叶云

    发布于:2021-01-18 13:05:11

  • NodeManager启动报错:Caused by: org.fusesource.leveldbjni.internal.NativeDB$DBException: Corruption: 4 missing files; e.g.: /mydata/data/yarn/yarn/recover/yarn-nm-state/000030.sst
    枫叶云

    发布于:2021-01-18 12:27:17

  • 1.引言随着云原生概念的兴起,越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮,以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术(如容器,不可变基础设施和声明式API等),使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运行应用变得更加容易,更能充分利用云环境的优势,加速了企业应用迭代、降低资源成本、提高系统容错性和资源弹性。基于Hadoop生态的传统大数据系统,同样面临着弹
    腾讯云原生

    发布于:2020-09-27 16:23:04

  • 在金融领域,NLP技术的作用主要在于自动从海量的宏观、行业、微观资讯中发现、分析并整合与各类决策相关的信息。知识图谱在金融中有多项应用,首先通过信息检索技术获取相关文本,然后借语义分析技术从非结构化文本中提取结构化的信息,最后将这些信息加以提炼,并且使之关联到未来可能的发展趋势,从而为预测和决策提供有价值的及时信息。智能金融应用是通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、新闻等半
    大数据挖掘

    发布于:2020-01-03 11:43:17

  • 自从hadoo集群新加了9个节点之后,有时候发现yarnweb页面有1个或者几个unhealthy状态的节点,但是过一会又正常了,但这种状态经常引起后台的监控的报警。查看了异常节点的日志显示如下yarn的本地日志目录使用超过了90%,然后df看了下,根目录使用率100%了才30G的大小怪不得对比新老节点的磁盘大小发现老节点的大小在20T....修改了新加节点yarn配置文件重新定义了中间态目录,重
    yongqiao

    发布于:2019-07-23 21:46:20

  • FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,它缺点是不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler,这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源。从执行过程图中可以看出,在FIFO 调度器中,小任务会被大任务阻塞。而对于Capacity调度器,有一个专门的队列用来运行小任务,但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源,这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。在Fair调度器中,我们不需要预先占用一定的系统资源,Fair调度器会为所有运行的job动态的调整系统资源。如下图所示,当第一个大job提交时,只有这一个job在运行,此时它获得了所有集群资源;当第二个小任务提交后,Fair调度器会分配一半资源给这个小任务,让这两个任务公平的共享集群资源。 需要注意的是,在Fair调度器图中,从第二个任务提交到获得资源会有一定的延迟,因为它需要等待第一个任务释放占用的Container。小任务执行完成之后也会释放自己占用
    Ncreep

    发布于:2019-06-26 11:52:27

  • Yarn是为了解决MRv1中JobTracker负载过重,而设计的第二代MR运行架构。yarn是个master/slave结构,master节点运行Resourcemanager,slave节点运行nodemanager。RM主要有两个组件:资源调度器(scheduler)和应用程序管理器(ApplicationsManager)scheduler主要进行资源调度,不进行任何与应用程序相关的动作,
    afeiye

    发布于:2019-04-20 14:36:32

  • 2019/2/19星期二yarn任务调度--capacityscheduler(容量调度)/fairscheduler(公平调度)由于集群资源有限,当无法满足众多application的资源请求时,yarn需要适当的策略对application的资源请求进行调度;Scheduler概述Yarn中实现的调度策略有三种:FIFO/Capacity/FairSchedulers(1)FIFOSchedu
    马吉辉

    发布于:2019-02-19 14:08:54

  • 2019/2/18星期一yarn知识体系总结Yarn产生的原因(1)MapreduceV1中,jobtracker存在瓶颈:集群上运行的所有mr程序都有jobtracker来调度SPOF单点故障职责划分不清晰(2)将jobtracker的职责划分成两个部分:资源调度与管理:由统一的资源调度平台(集群)来实现(yarn)任务监控与管理:A、每一个application运行时拥有一个自己的任务监控
    马吉辉

    发布于:2019-02-19 10:56:34

  • OpenCV中什么万达平台搭建论坛:haozbbs.comQ1446595067是重映射就不赘述了,主要是对源码中map_x,map_y有些疑惑,图像是如何进行重映射的呢?上下变换的部分源码:Matmap_x,map_y;map_x.create(srcimg.size(),CV_32FC1);map_y.create(srcimg.size(),CV_32FC1);for(inti=0;i<
    wyuwu

    发布于:2018-07-07 14:10:58

  • Yarn的简单介绍         我们知道在离线大数据处理领域中,hadoop是目前无可厚非的处理架构,到目前为止hadoop已经有三个大版本,每个版本下都有架构方面的调整。         在hadoop1.0中有一些弊端,比如hdfs
    鑫全

    发布于:2018-06-17 12:42:24

  • Yarn中的Map和Reduce的优化
    鲸落大叔

    发布于:2018-06-10 19:40:22

  • 前言:前面几篇博客主要介绍了MapReduce与Yarn的架构设计及简单工作流程,本篇文章将以wordcount程序为例,简单介绍下Yarn的使用。1.wordcount示例运行[root@hadoop000~]#su-hadoop[hadoop@hadoop000~]$jps9201SecondaryNameNode9425ResourceManager13875Jps9540NodeManag
    mysqljishu

    发布于:2018-05-29 21:16:18

  • 1.Yarn基本服务组件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。ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度。将AM分配空闲的Container运行并监控其运行状态。对AM申请的资源请求分配相应的空闲Container。主要由两个组
    mysqljishu

    发布于:2018-05-29 21:15:23

  • 1.yarn的进程哪两个?NodeManager,ResourceManager2.rm进程包含哪两个?ApplicationsMaster,ResourceScheduler3.容器什么单词?是在NM节点上还是RM节点?container,在NM节点4.内存参数和CPU参数能记得几个?假如让你们去官网搜,你们会知道以什么关键词搜搜吗yarn.nodemanager.resource.memory
    mysqljishu

    发布于:2018-05-28 10:15:21

  •   1、软件环境 RHEL6 角色 jdk-8u45hadoop-2.8.1.tar.gz   sshxx.xx.xx.xx ip地址 NN hadoop1xx.xx.xx.xx ip地址 DN hadoop2xx.xx.xx.xx ip地址 DN hadoop3xx.xx.xx.xx ip地址 DN hadoop4xx.xx.xx.xx ip地址 DN hadoop5本次涉及伪分布式部署只是要主
    ycwyong

    发布于:2018-05-17 14:34:42

  • YARN产生背景YARN是Hadoop2.x才有的,所以在介绍YARN之前,我们先看一下MapReduce1.x时所存在的问题:单点故障节点压力大不易扩展MapReduce1.x时的架构如下:可以看到,1.x时也是Master/Slave这种主从结构,在集群上的表现就是一个JobTracker带多个TaskTracker。JobTracker:负责资源管理和作业调度TaskTracker:定期向J
    ZeroOne01

    发布于:2018-03-27 15:36:54

    阅读 10000+ 评论 0 收藏 0
  • Fair Scheduler总结
    巧克力黒

    发布于:2017-11-07 15:50:03

  • 总结hadoop-2.6.0-cdh5.9.0版本中Capacity Scheduler特点
    巧克力黒

    发布于:2017-08-31 16:08:19

  • 摘要:Spark 参数调优,可以大大提高工作中程序的运行效率。下面简单介绍一下这些常用的调优参数属性名称 默认值 含义spark.yarn.am.memory 512m client模式下,YARN Application Master使用的内存总量spark.yarn.am.cores 1 client模式下
    ChinaUnicom110

    发布于:2017-08-01 10:12:15

  • Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构。
    Cobub

    发布于:2017-07-26 10:05:23

  • spark-yarn 模式 jar包优化
    去买大白兔

    发布于:2017-05-19 21:25:54

  • 1、说明这篇文章是在xxx基础上进行部署的,需要hadoop的相关配置和依赖等等,Spark on Yarn的模式,Spark安装配置好即可,在Yarn集群的所有节点安装并同步配置,在无需启动服务,没有master、slave之分,Spark提交任务给Yarn,由ResourceManager做任务调度。2、安装yum -y install spark-core&nb
    navyaijm2012

    发布于:2017-05-12 08:36:43

    阅读 10000+ 评论 1 收藏 0
  • kylin build cube #3 Step Name: Extract Fact Table Distinct Columns
    zy0600

    发布于:2017-05-08 12:10:55

  •     背景yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器,即一个default队列,所有用户共享,分配资源也是先到先得,没有优先级之分。有时一两个任务就把资源全占了,其他任务吃不到资源造成饥饿,显然这样的资源分配是不合理的(在当今社会主义之中,我们要共同富裕啊)。yarn还有两种资源调度器,capacity schedule和fair schedule,本文主
    吴金瑞

    发布于:2017-05-08 11:44:11

  • 背景yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器,即一个default队列,所有用户共享,分配资源也是先到先得,没有优先级之分。有时一两个任务就把资源全占了,其他任务吃不到资源造成饥饿,显然这样的资源分配是不合理的(在当今社会主义之中,我们要共同富裕啊)。yarn还有两种资源调度器,capacity schedule和fair schedule,本文主要研究下capacity schedule。什么
    jjjyyy66

    发布于:2017-05-05 16:31:48

  • 3.1 mapreduce的shuffle机制3.1.1 概述:v mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle;v shuffle: 洗牌、发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存);v 具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetas
    yushiwh

    发布于:2017-04-05 13:15:32

  • haoop任务失败,修改代码设置解决问题
    1350368559

    发布于:2017-03-22 11:10:59

  • build cube任务过程中,执行到step 10任务失败
    巧克力黒

    发布于:2017-03-16 16:28:01

  •    最近一周几乎都在做关于yarn的资源隔离的事情,也重新看了一下以前看过的关于yarn的书,这次就当是写写自己的工作总结吧。   之所以要做资源隔离,是因为现在公司内部有很多团队都在使用yarn来提交各式各样的任务,例如hive的mapreduce,spark在yarn上的部署,sqoop导数据等等,为了防止单个任务使用过多资源,而导致整个集群的其他任务
    kencao123121212

    发布于:2017-01-08 20:31:43

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