# 理解 YARN 资源获取不到的原因及解决方案
在分布式计算框架Hadoop中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是资源管理的重要组成部分。它负责协调集群中各种工作负载的资源分配。然而，有时在使用YARN时可能遇到“资源获取不到”的问题，本文将对此进行深入分析，并提供相应的解决方案。
## YARN 资源架构
YARN的架构主要由以下几个组件组成：
原创
2024-10-28 07:00:24
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# 如何解决"flink提交yarn获取不到资源"的问题
## 问题描述
当使用Flink提交任务到YARN集群时，有时可能会出现获取不到资源的问题，导致任务无法正常运行。这种情况通常是由于配置不当或者资源不足引起的。
## 解决流程
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 解决"flink提交yarn获取不到资源"问题的流程
原创
2024-05-28 06:41:53
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HADOOP 1.0存在的问题HDFS1.0存在的问题：Namenode单点故障：集群的文件都是以“块(block)”的形式存储，并且为了容错，每个block有多个副本。namenode需要记录整个集群所有block及其副本的元数据信息（fsimage：文件目录结构，block和文件的映射关系等）和操作日志（edits），因此，在hadoop1.0框架中，namenode设计为单个节点，通常部署在
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2024-07-27 09:41:46
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背景线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在添加磁盘，添加CPU，添加节点的操作，那么在添加这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Yarn资源配置，然后使其生效。现有环境服务器：12台，内存64Gx12=768G，物理cpu16x12=192，磁盘12Tx12=144T组件：Hadoop-2.7.7，Hive-2.3.4，Presto-220，Dolphinsch
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2023-10-21 06:55:58
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概述线上事故描述、日志分析和解决方案事故现象描述日志分析解决方案Yarn资源预留机制原理解析资源预留概述为满足预留条件的Container进行资源预留结束预留，开始运行总结概述我们线上2.7.2版本的Yarn集群在一个周六的早上开始发生大量任务挂起。由于周末在家，未能及时发现。5个小时以后同事手动kill掉部分应用，系统立刻恢复正常应用。由于急于立刻恢复应用，因此未能保存当时yarn的应用堆栈和内
# YARN资源申请不到的原因及解决方案
在大数据环境中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的重要组成部分，负责对集群资源的管理与调度。尽管YARN设计得相当高效，但用户在使用YARN时，仍可能会遇到申请不到资源的问题。本文将探讨YARN在资源分配中常见的原因及解决方案，并通过代码示例和类图进行阐述。
## 1. YARN架构概述
YA
Hadoop向用户提供了三种能力：分布式文件系统HDFS、分布式计算模式MapReduce和资源调度框架YARN。由于Hadoop的影响力较大，在大数据圈里一直把“应用 on YARN”作为一个门槛条件，由YARN统一对资源管理和调度，实现应用和租户的资源隔离。很多人把YARN当成是Hadoop圈里面的K8S。接下向大家介绍应用程序如何部署到YARN上面去。 整体交互图应
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2023-11-29 15:50:10
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在前面的文章中讲过容量调度中队列的容量配置、容量调度中的优先级调度。实际使用场景中可能会出现这么几种情况：某个队列中的正在运行的任务所使用的资源超过了队列配置的容量，那么提交到其他队列的任务可能因为资源不够而无法运行（只能等到运行的任务结束释放资源）同样，多个正在运行的低优先级任务占用了大量集群资源，导致新提交的高优先级任务无法运行。对于这些场景就可以通过配置资源抢占来解决。保证队列的最低容量得到
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2023-12-01 10:33:28
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# Java获取YARN资源
## 引言
YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是Apache Hadoop中的一个关键组件，用于资源管理和任务调度。它允许多个应用程序共享集群资源，并提供了一个可靠的运行环境。本文将介绍如何使用Java编写代码来获取YARN资源。
## YARN资源管理
在YARN中，资源以容器（container）的形式分配给应用程序
原创
2023-11-08 08:39:26
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代码结构以及资源位置测试代码@RestController
@RequestMapping("/json")
public class JsonController {
@GetMapping("/user/1")
public String queryUserInfo() throws Exception {
// 如果使用全路径, 必须使用/开头
YARN获取总资源的描述
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个重要的资源管理和调度组件。它在集群中协调资源分配，确保各种数据处理作业的高效运行。然而，某些情况下，YARN可能会存在获取总资源信息的错误，导致作业无法正常调度，进而影响业务的正常运行。本文将详细记录解决“YARN获取总资源”问题的全过程。
## 问题背景
##
俗话说：“巧妇难为无米之炊”，这说的是即使媳妇厨艺高超，如果没有食材的话也会一筹莫展。对于数据分析领域，首要面对的问题也一样：如何获得数据。本文就对数据获取的方方面面作个小结，以供各位“巧媳妇”参考。数据获取也需要有一个流程框架，不然会出现乱找一起的局面，好点的情况是不全面，不好的情况是完全寻不着，以下小结了我总结的数据获取流程： (1)公开数据库这些公开数据库提供的数据结构良好，而且
设想一下，作为一个开发人员，你现在所在的公司有一套线上的 Hadoop 集群。A部门经常做一些定时的 BI 报表，B部门则经常使用软件做一些临时需求。那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景，这个时候到底应该如何分配资源满足这两个任务呢？是先执行A的任务，再执行B的任务，还是同时跑两个？Yarn 的三种调度器从 Hadoop2 开始，官方把资源管理单独剥离出来，主要是为了考虑后期作为一个公共的资源管理
Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。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。Resour
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2023-10-27 16:44:38
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ORA-00054: 资源正忙, 但指定以 NOWAIT 方式获取资源, 或者超时失效解决方法如下：=========================================================SQL> select session_id from v$locked_object;1.查找出已被锁定的数据库表及相关的sid、serial#及spidselect objec
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2023-12-20 20:55:22
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问题：Ubuntu 18.04LTS 用smb方式连接服务器192.168.0.123失败，显示：“从服务器获取共享列表失败”，服务器192.168.0.123的操作系统为windows，且共享设置正常。原因不明，之前的ubuntu 16.04没有这个问题，但是像deepin 15.8也存在这个问题。 假设：IP地址：192.168.0.123用户名：myname密码：1234
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2024-01-19 23:46:37
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# 使用Yarn API获取资源信息
在开发过程中，我们经常需要了解项目中所使用的资源信息，比如依赖模块的版本、安装路径等。Yarn是一个常用的包管理工具，它提供了丰富的API，可以帮助我们获取项目中的资源信息。
## Yarn API简介
Yarn提供了一系列的API，可以让开发者方便地获取和管理项目中的资源信息。其中，最常用的API包括`info`、`list`、`why`等。通过这些A
原创
2024-02-26 06:33:04
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线上碰到一个问题：redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the poolat redis.clients.util.Pool.getResource(Pool.java:22)线上会相隔不定时的天数后出现一次JedisPool种getresouce拿不到resou
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2023-07-11 21:58:56
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Yarn资源请求处理和资源分配原理解析目录 概述FairScheduler的资源调度原理和代码FairScheduler的调度概览两种调度时机-心跳调度和持续调度开始进行资源调度判断这个application是否适合在这个节点上分配资源运行YARN请求资源时的locality和relaxility限定资源分配assignContainerParent节点调用FSParentQueueas
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2023-12-06 20:11:48
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当前项目中是将Spark任务提交到Yarn上运行的，但是发现了一个问题，这个任务在Yarn占用的内存远超程序中所申请的内存两。例如我现在有一个yarn-client模式运行任务，向Yarn申请两个Executor，每个Executor使用1G内存，Driver内存配置的是5G，发现Yarn给程序分配的内存如下： Yarn启动
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2023-10-17 13:49:17
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