在NodeManager中，有三种运行Container的方式，它们分别是:DefaultContainerExecutorLinuxContainerExecutorDockerContainerExecutor从它们的名字中，我们就能看得出来，默认情况下，一定使用的是DefaultContainerExecutor。 而一般情况下，DefaultContainerExecutor也确实能够满足
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2024-01-05 23:38:16
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Linux容器和Hadoop是当前云计算和大数据领域中非常热门的技术。Linux容器是一种操作系统级的虚拟化技术，可以将应用程序和其依赖的软件打包在一个容器中，从而实现应用程序与底层系统的隔离和便携性。而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以支持海量数据的存储和分析。本文将讨论如何使用Linux容器来部署和管理Hadoop集群。
在传统的部署Hadoop集群的方式中，通常需要在每台服务器上
原创
2024-03-25 10:35:18
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最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。 其实一开始就知道是并行度过高的问题，也尝试过在kylin里面调试，但并没有用。后来通过jps查看yarnchild个
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2023-11-20 09:43:43
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containerd的核心Layer层存储组件content，用于存储下载的layer层数据，大家知道镜像是分层架构，一个镜像可能有很多Layer层组成，通过各Layer堆叠形成最终的文件系统，供运行时组件调用。本节详细分析content组件。一、content服务接口type Store interface {
Manager
Provider
IngestManager
Ingeste
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2023-09-19 22:45:22
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Container是nodemanager虚拟出来的容器，用来运行task任务的，调优维度是memory+vcore 如何优化Container参数？？假设128G,16个物理core的服务器1、装完Centos，消耗内存1G2、系统预留15%-20%内存（大概26G,其中包含Centos系统占用的1G内存），用来防止全部使用导致系统夯住和oom机制，或者给未来部署组件预留点空间。3、假
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2024-05-05 13:28:46
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答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。 这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。那
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2024-03-10 15:25:49
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Spark on Yarn 内存模块介绍由于spark节点分为Driver(只有一个)线程占用和Executor(一般有多个)线程占用两种概念。但两种节点内存模型一样，且OOM常发生在Executor，所以下面以单个Executor为例进行介绍。 Spark内存模型以及与yarn的关系如下图：① NM是yarn的一个服务，它可以控制单个container( spark executor)的最大内存
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2023-11-14 13:13:11
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# 如何设置 Hadoop Container 大小
在 Hadoop 的大数据处理环境中，Container 是基础的执行单元，其大小直接影响任务的执行效率和资源的利用率。本文将详细介绍如何设置 Hadoop Container 大小，并通过流程图和序列图使整个过程更加清晰易懂。
## 流程概述
设置 Hadoop Container 大小的流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-09-18 06:41:30
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Hadoop - container on yarnhadoop 2.x版本的mapreduce任务都提交到yarn框架执行container
定义：将一定的内存和CPU,如4G内存，1个vcore抽象成一个container任务都是运行在container里vcore：虚拟核数，一般是机器实际core的2倍yarn参数配置细节假定机器配置为64G,16corelinux的保护机制为了防止o
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2024-06-14 16:31:20
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application使用: yarn application [options]命令选项 描述-appStates 使用-list命令，基于应用程序的状态来过滤应用程序。如果应用程序的状态有多个，用逗号分隔。 有效的应用程序状态包含如下： ALL, NEW, NEW_SAVING, SUBMITTED, ACCEPTED, RUNNING, FINISHED, FAILED, KILLED-ap
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2023-09-04 19:26:37
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一、容器标签布局：Anchor：锁定位置，指定与窗口容器的边缘位置，会随着窗口大小的改变而改变；Dock：填充窗口的位置。一般与容器标签同时使用。1、Panel：对控件进行分组。可以独立布局，里面可以放其他控件和容器（包括自身）再进行布局。2、FlowLayOutPanel：流式布局标签。从左到右。宽度不够，自动换行。3、GroupBox：分组容器。拥有panel全部属性，比panel多了个标题和
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2023-11-07 06:56:17
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一般都是像这样 yarn jar hadoop-examples.jar pi 6 2000 写一些跑完就没事了，可是我发现这样每个粒例子的container都是1GB1vcore的，相对于我所使用的“pi 6 2000”太多了，那么如何在测试的时候设置我container的大小呢？在webui中我的memory total是8GB，发现放满八个container后，主机的物理内存还只用
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2023-07-14 09:59:32
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本文从源码方面介绍应用程序的AM在NM上成功启动并向RM注册后，向RM请求资源（Container）到获取资源的整个过程，以及RM内部涉及的主要工作流程。整个过程可看做以下两个阶段的迭代循环：阶段1：AM汇报资源需求并领取已经分配到的资源。阶段2：NM向RM汇报各个Container的运行状态，如果RM发现它上面有空闲的资源，则进行一次资源分配，并将分配的资源保存到对应的数据结构中，等待下一次AM
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2023-07-24 10:57:12
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提到Hadoop大家最先想到的就是MapReduce（运算程序）和HDFS（文件管理系统），其实Hadoop还有一个极为重要的组件Yarn。首先我们先看一下Yarn的基本结构图： 从图中看到Yarn的基本结构由：ResourceManager、NodeManager、AppMstr和Container四个组件组成。ContainerContainer（容器）这个东西是Yarn对资源做的一层抽象。就
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2023-11-18 23:30:31
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#Hadoop分布式配置 一、修改hadoop配置核心文件，core-site.xml$ cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 切换目录到hadoop/etc/hadoop，根据自己的位置而定sudo vim core-site.xml 打开core-site.xml文件，在之间添加配置，其中<! …>为说明，无需添加，如图： hadoop.tmp.dir
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2024-10-12 14:32:18
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在学习Hadoop YARN—Hadoop 2.0新引入的通用资源管理系统过程中，总会遇到Container这一概念，由于中文资料的缺乏，很多人对Container这一概念仍非常的模糊。它与Linux Container是什么关系，它是否能像Linux Container那样为任务提供一个隔离环境?它代表计算资源，还是仅仅是一个任务处理进程？本文将尝试介绍Container这一概念。在
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2023-07-09 18:12:12
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一、分布式集群的文件配置涉及$HADOOP_HOME/etc/hadoop路径下的5个文件workers、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml个人的配置 hadoop100 hadoop102 hadoop103首先修改workers进入$HADOOP_HOME
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2024-06-20 18:48:20
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主要针对算法工程师和软件工程师介绍常用的功能（不包含运维工程师部分的集群管理等相关功能），添加了自己遇到的相关的一些易混淆知识点，意义是快速的上手以及复习并且解决一些常见的疑问。完整的知识点以及所有命令手册，可以参考：
Ubuntu Docker 安装 | 菜鸟教程
概括 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可
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2023-12-10 17:27:10
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大致的场景是这样的：
系统中只有一个用户，不知进行了什么样的修改，导致这个用户获得不了root权限（先前是正常的）（据说是将这个用户加入了root组造成的，具体原因不明）
当这个用户想要用到root权限来进行相关操作的时候（执行sudo）系统显示：
XXX is not in the sudoers file. This incident w
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2023-12-04 15:42:34
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container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes - total_inactive_anon - total_inactive_filememory used =container_memory_usage_bytes - cachecache = total_inactive_file + total_active
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2023-12-08 22:23:25
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