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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概述Yarn采用了Master/Slave结构，其中，Master实现为ResourceManager,负责整个集群资源的管理与调度；Slave实现为NodeManager，负责单个节点的资源管理与任务启动。ResourceManager是整个YARN集群中最重要的组件之一，它的设计直接决定了系统的可扩展性、可用性和容错性等特点，它的功能较多，包括ApplicationMaster管理（启动、停止
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2024-03-25 21:51:04
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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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# 如何实现yarn container重新分配命令
## 1. 流程步骤
以下是实现yarn container重新分配命令的流程步骤：
```mermaid
gantt
title Yarn Container重新分配命令流程步骤
section 开发步骤
创建一个新的Container Request: 1, 1, 3
检查NodeManager节点上的
原创
2024-05-04 04:44:03
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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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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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1、Hdfs的block和spark的partition有什么区别吗？在hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，并且可以设置冗余，这样设计会出现一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到，读取对应的内容，例如快手利用hdfs来进行存储视频。Spark中的parition是弹性分布式数据集中rdd的最小单元，rdd是由分布在各个节点上的partition组成的。part
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2023-07-12 13:23:03
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# Hadoop内存分配实现指南
## 简介
在Hadoop中，内存分配是一个重要的任务，它直接影响MapReduce作业的性能和稳定性。本文将向你介绍如何实现Hadoop内存分配，帮助你理解整个过程并提供详细的代码示例。
## 整体流程
下面是实现Hadoop内存分配的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 配置Y
原创
2023-08-27 10:37:24
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# Hadoop 块分配实现指南
Hadoop 是一个开源框架，支持以分布式方式存储与处理大数据。块分配是 Hadoop 在文件存储时的重要环节，理解其工作流程是实现 Hadoop 的关键。本文将详细介绍 Hadoop 块分配的实现步骤、必要的代码示例，并配以注释，帮助你深入理解这些概念。
## 流程步骤
块分配的实现流程可以分为以下几个阶段。以下是步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述 |
#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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资源：一般来说资源分为CPU和内存 内存是一种“决定生死”的资源 CPU是一种“影响快慢”的资源Yarn是做什么的? 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,可为mr，spark，storm等提供资源分配与调度。yarn的模块划分：ResourceManager 1）处理客户端请求 2）启动/监控ApplicationMaster 3）监控NodeManager 4）资源分
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2023-09-06 15:25:43
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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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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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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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1. map过程产生大量对象导致内存溢出这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的。例如：rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString)，这个操作在rdd中，每个对象都产生了10000个对象，这肯定很容易产生内存溢出的问题。针对这种问题，在不增加内存的情况下，可以通过减少每个Task的大小，以便达到每个Task即使产生大量的
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2023-06-27 22:22:19
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Hadoop 分别从三个角度将主机划分为两种角色。第一，划分为master 和slave，即主人与奴隶；第二，从HDFS 的角度，将主机划分为NameNode 和DataNode（在分布式文件系统中，目录的管理很重要，管理目录的就相当于主人，而NameNode 就是目录管理者）；第三，从MapReduce 的角度，将主机划分为JobTracker 和TaskTracker（一个job 经常被划分为
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2024-01-04 19:55:08
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YARN是分布式资源管理，每一台机器都要去管理该台计算机的资源，Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源。每一台机器的管理者叫 NodeManager，整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager，叫 ResourceManager。资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能。资源调度由 ResourceManager 完成，而资源隔离由各个Da
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2023-09-01 09:31:59
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1.环境介绍 这里用的是四台机器配置一个Hadoop完全分布式的集群环境，一个namenode和三个datanode，四台机器上安装的都是Ubuntu Server 14.04LTS系统；JDK版本1.7.0_75，安装详情下面有介绍；Hadoop版本为最新稳定版本hadoop2.6.0.2.准备工作 创建用户名和组
为三台机器创建相同的用户名和组，建议密码也都设为一样，我的所有机器
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2023-07-24 14:25:45
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