# Flink on YARN任务一直Running的解决方法
## 1. 概述
本文将指导一位刚入行的开发者如何解决Flink on YARN任务一直Running的问题。Flink on YARN是指使用Flink框架在YARN上部署和执行任务。当任务一直处于Running状态时，可能是由于配置错误或者其他问题导致。本文将详细介绍Flink on YARN任务的部署流程，并逐步解决任务一直R
原创
2023-08-20 06:52:57
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# 使用 YARN 调度 Spark 任务并解决运行状态问题
随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 作为一个强大的数据处理框架，得到了广泛的应用。在大规模的集群环境中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为一个资源管理平台，可以有效地帮助我们调度 Spark 任务。然而，有时候我们会遇到 Spark 任务一直处于 “running” 状态的情
先看下官网对Flink 各个组件的描述：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/concepts/runtime.html#job-managers-task-managers-clients 启动流程。Flink 的 checkpoint 可以保证任务在遇到异常的时候，可以自动从上一个chec
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2023-06-30 15:28:13
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可以参考文档，这篇文章基本是比较详细得翻译了hadoop权威指南第四版的调度部分，下面的文章我主要把注意点总结一下，写的比较精简一. 调度器的选择yarn有三种调度器：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler、Fair Scheduler 下图演示了三种调度的不同 1.1 FIFO Scheduler这种调度方式比较简单，不需要额外配置，单个job会占用掉所有资源，这样
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2023-09-13 12:38:20
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轻松了一个月，被老师拉来搞hadoop和hbase，而且时间紧，任务重。每天要上交大于100字的学习日记。先草草看了下hadoop权威指南，记录下。Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统，HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理。这两个是核心。HBase使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询（随即读取）。MapReduce作业（job）是客户端需
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2023-12-12 11:20:17
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AWS EMR YARN集群提交任务一直处于ACCEPT状态本集群是通过AWS EMR启动的，AWS EMR可以通过脚本配置需要提交的任务和运行的集群机器数量。但基本运行后，AWS就会启动一个集群，并将任务提交到集群上运行。 但是诡异的问题出现了（如下图）： 可以看到，我提交了四个任务，有一个任务处于RUNNING状态，另外三个处于ACCEPTED状态。但集群的总内存资源为1.05T，VCore为
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2023-08-23 18:00:18
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一、背景系统：linux centos7.4 Yarn：3.0.0-cdh6.3.2二、现象业务方通知，大部分使用yarn的任务都长时间处于执行中的状态。三、问题排查查看yarn的ui发现，memory reserved的值，已经和memory total等值了。 然后查看applications的任务列表发现，其中两个任务的reserved资源非常大。 集群资源总量56G，这俩任务的reserv
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2023-08-01 13:30:16
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Spark中的调度模式主要有两种：FIFO和FAIR。默认情况下Spark的调度模式是FIFO（先进先出），谁先提交谁先执行，后面的任务需要等待前面的任务执行。而FAIR（公平调度）模式支持在调度池中为任务进行分组，不同的调度池权重不同，任务可以按照权重来决定执行顺序。对这两种调度模式的具体实现，接下来会根据spark-1.6.0的源码来进行详细的分析。使用哪种调度器由参数spark.sche
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2023-10-23 09:41:49
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Hadoop 学习总结之一：HDFS简介Hadoop学习总结之二：HDFS读写过程解析Hadoop学习总结之三：Map-Reduce入门Hadoop学习总结之四：Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候，可能遇到各种各样的问题，然而由于hadoop的运行机制比较复杂，因而出现了问题的时候比较难于发现问题。本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹，方便出现问题的时候可以
Spark SQL执行的总体流程我们知道SparkSQL最终会把API和SQL语句转换成Spark Core的RDD代码来执行。那么这个转换过程是怎样的呢？本文介绍可执行代码生成的总体流程。总体流程可执行代码的生成过程（也是使用Catalyst对表达式进行创建、优化、转换的过程）主要经历以下几个阶段：(1) 起始逻辑计划的生成(2) 使用Catalyst来分析逻辑计划，并解析引用(3) 优化逻辑计
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2024-04-10 11:19:26
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# Python实现input输入一直不结束
## 介绍
在Python编程中，我们经常需要与用户进行交互，接收用户的输入。通常情况下，使用`input()`函数就可以满足我们的需求。然而，在某些特定的场景下，我们可能需要让输入过程一直持续下去，直到满足某个条件才结束。本文将介绍如何实现这样的功能。
## 实现步骤
下面是实现“Python input输入一直不结束”的步骤。我们将使用一个
原创
2024-01-31 12:05:45
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总览 这是有关Ansible的两部分教程的一部分。 在这一部分中，您将学习什么是Ansible，如何安装和配置Ansible，以及如何安装本地Vagrant集群以对其进行测试。 然后，您将发现清单，模块，临时命令，剧本，运行策略，块和库。 什么是Ansible？ Ansible是一种配置管理和编排工具。 它与Puppet，Chef和Saltstack在同一域中运行。 这意味着，使用Ansible，
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2024-10-15 15:21:14
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在使用 Apache Hive 进行大数据分析时，偶尔会出现“hive Open Queries 一直不结束”的问题。这种情况通常由于查询逻辑不当、资源竞争、或者配置错误导致，本文将详细记录解决这一问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在解决 Hive Open Queries 问题之前，确保你的环境满足必要的依赖项。以下是相关技术栈的兼
目录1 修改插件地址2 配置语言环境2.1 通用配置2.2 详细配置3 VSCode配置3.1 打开文件覆盖之前文件3.2 修改文件读取路径文件3.3 Code is already running3.4 快捷键设置3.4.1 修改代码提示3.4.2 修改清除输出使用vscode一段时间后发现相关配置文件太多需要注意1 修改插件地址修改VSCode插件地址2 配置语言环境2.1 通用配置在 vsc
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2023-10-24 14:41:46
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## 如何解决 "yarn 任务一直停在 kill 状态"
在使用 Yarn 进行任务管理时，有时候会遇到任务停在 "kill" 状态的问题。这通常意味着进程被意外终止。为了解决这个问题，我们需要遵循一些步骤，逐步排查并修复可能的原因。下面是具体的步骤和代码示例。
### 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------
# 当YARN执行任务一直"Unassigned"的解决办法
在大数据处理领域，Apache Hadoop及其YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件扮演着重要角色。YARN负责资源管理和调度，而在执行任务时，如果您发现状态一直是 "Unassigned"，这通常意味着资源分配出现了问题。本文将探讨可能的原因及解决方案，并提供代码示例，帮助您更好地使用YAR
## 如何解决“yarn 任务一直是UNDEFINED”问题
### 一、问题描述
在开发过程中，有时候会遇到`yarn`命令执行后，任务一直显示为`UNDEFINED`的情况，这可能是由于项目配置问题或者依赖未正确安装导致的。
### 二、解决步骤
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
#### 1. 检查`package.json`文件中的配置
在项目根目录下找到`pa
原创
2024-04-29 04:55:18
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在使用 Spark 处理大规模数据时，很多用户发现任务运行完毕后却依然显示为“running”状态。这个问题不仅可以导致资源浪费，也会影响整个系统的资源调度效率。本文将详细探讨这个问题的原因及其解决方案，以帮助用户更好地使用 Spark on YARN。
### 背景定位
在大数据处理的背景下，Apache Spark 提供了强大的数据处理能力，而 YARN 则是 Hadoop 的资源管理器，二
# Java线程池shutdown的深入探讨
## 引言
Java的线程池在处理并发任务时极其重要，它能有效管理线程的创建和销毁，提高应用程序性能。然而，在实际应用中，线程池的正常关闭（`shutdown`）可能会遇到一些问题，尤其是当有一个任务一直不结束时。本文将深入探讨这一问题，并提供代码示例和解决方案。
## 线程池和Shutdown
Java的线程池在`java.util.conc
原创
2024-09-27 07:47:23
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文章目录一、前言二、整体架构三、资源管理与作业调度四、错误恢复五、未来展望 一、前言本文是在Flink中文社区-进阶教程关于Runtime核心机制的学习总结，首先介绍了 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程，然后介绍在这个过程，Flink 是怎么进行资源管理、作业调度以及错误恢复的。二、整体架构Flink 的整体架构如图 1 所示。Flink 是可以运行在多种不同的
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2024-04-01 09:38:27
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