# Yarn作业状态解析与可视化
在现代大数据处理框架中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个重要组件，用于资源管理和任务调度。理解YARN作业状态对于有效地管理和监控大数据作业至关重要。本文将介绍YARN作业状态的概念，并通过示例代码和可视化图表的方式，帮助读者更好地理解和运用这些知识。
## 一、YARN作业状态概述
# YARN作业监控工具
在大数据处理的过程之中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的重要组件之一，承担了资源管理和作业调度的职责。随着集群规模的不断扩大，YARN的监控变得越来越重要。本文将介绍YARN作业监控工具的基本概念，功能，以及一些代码示例，以帮助您了解如何有效监控YARN作业。
## YARN架构简介
在深入YARN
原创
2024-08-05 04:04:18
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在现代大数据处理框架中，Apache Flink 作为流计算的顶级解决方案，越来越受到企业的青睐。然而，随着数据规模的增长，监控 Flink 作业在 YARN 上的运行情况变得至关重要。为了更好地理解运行状态、性能瓶颈以及异常情况，我们需要一种有效的监控方案。
> **用户反馈**：
> “我们在生产环境中使用 Flink，但由于缺乏有效的监控，很难直观地看到作业性能，导致了数据延迟和资源浪
# Yarn 作业实时监控指南
在大数据处理环境中，能够实时监控作业的状态对保证系统的稳定性至关重要。本指南将教你如何使用 Apache Hadoop 的 Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 来实现作业的实时监控。我们将通过简化的步骤来帮助你理解整个监控流程。
## 整体流程
以下是实现 Yarn 作业实时监控的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
文章内容输出来源：拉勾教育大数据高薪训练营第 1 节 Yarn架构ResourceManager(rm):处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度;NodeManager(nm):单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来⾃ApplicationMaster的命令;ApplicationMaster(a
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2023-09-04 22:02:19
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# 了解Yarn中的作业状态
Yarn是一个用于管理Hadoop集群上资源的调度器。在Yarn中，作业状态是非常重要的，通过查看作业状态可以了解作业的运行情况和进度。本文将介绍如何使用Yarn命令来查看作业状态，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 1. Yarn命令
在Yarn中，可以使用以下命令来查看作业状态：
- `yarn application -list`：列出所有正在运行
原创
2024-02-23 06:56:09
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# 如何实现“yarn 作业这状态 finalStatus”
## 1. 整体流程
为了实现“yarn 作业这状态 finalStatus”，我们需要按照以下步骤进行操作。具体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 检查作业状态 |
| 2 | 获取 finalStatus |
| 3 | 显示 finalStatus |
```mermaid
原创
2024-05-11 07:04:26
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@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录前言SparkOnYarn集群节点分布Spark运行模式流程Yarn-Cluster模式下Yarn-Client模式下Yarn-Cluster模式与Yarn-Client模式区别 前言Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署
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2024-05-15 10:33:31
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1.多道程序设计和多重处理有何区别?多道程序(multiprogramming)是作业之间自动调度执行、共享系统资源，并不是真正地同时执行多个作业；而多重处理(multiprocessing)系统配置多个CPU，能真正同时执行多道程序。要有效使用多重处理，必须采用多道程序设计技术，而多道程序设计原则上不一定要求多重处理系统的支持。多重处理系统比起单处理系统来说，虽增加了硬件设施，却换来了提高系统吞
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2023-08-24 10:07:51
89阅读
在有限空间作业，往往因为通风不良，导致有毒、易燃气体的积聚和缺氧，造成有限空间人员伤亡事故；同时由于内部固有风险产生危害时，人员不便于逃离或救援。有限空间作业无线监测视频监控系统解决方案，正是为了预防这类事故而研发，以科技手段，实现对有限空间的作业安全风险管控。SkeyeVSS有限空间作业无线监测视频监控系统解决方案，可实现监控中心和监管人员对有限空间中作业人员的作业活动进行监控，实时在线检测有限
自开源之日至今，Spark已经5岁了。从最初不到4000行代码发展到当下通用大数据处理引擎的有力竞争者，Spark一直保持着小而紧凑，使许多开发人员更容易理解，也让升级起来更加方便。快、通用让Spark如鱼得水，然而对于1个年仅5岁的开源项目来说，其远谈不上尽善尽美，就比如文档相关。近日 @Cholerae从官网翻译了Spark编程指南Python版，并发布于其 个人博客。以下
Credit-based 反压在 Flink 层面实现反压机制，通过 ResultPartition 和 InputGate 传输 feedback 。Credit-base 的 feedback 步骤：（1）每一次 ResultPartition 向 InputGate 发送数据的时候，都会发送一个 backlog size 告诉下游准备发送多少消息，下游就会去计算有多少的 Buffer 去接收
1、巡检YARN 为 Hadoop 集群的上层应用，包括 MapReduce、Spark 等计算服务在内，提供了统一的资源管理和调度服务。每日早晚巡检YARN 服务，主要检查资源池内主机的健康状态，保障 YARN 服务可用性。1.1、YARN CM 运行状态Yarn 集群，目前 Cloudera Manager 显示 6 个不良，16 个存在隐患 打开
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2023-06-16 21:32:01
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Flink流处理APIEnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。Exec
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2023-11-13 06:34:25
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# 监控Spark YARN任务状态
在大数据处理中，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了一种高效且易于使用的方式来处理大规模数据集。在Spark中，任务是分布式执行的，使用YARN作为资源管理器。因此，监控Spark YARN任务状态非常重要，以确保任务的正确执行和性能优化。
本文将介绍如何使用Spark的监控工具来监控和管理YARN任务的状态。我们将使用Pyth
原创
2023-11-18 15:10:25
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# 使用Prometheus监控YARN集群状态的指南
在大数据环境中，监控集群状态是确保应用程序性能和可用性的关键步骤。本篇文章将指导您如何使用Prometheus监控YARN集群状态，适合刚入行的小白。我们将详细描述整个流程、每一步需要执行的具体操作以及相应的代码示例。
## 流程概览
在开始之前，我们先整理一下需要完成的步骤，以下是整个过程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---
监控 Flink on YARN 任务状态
在大数据应用的开发和运维中，Apache Flink 为实时数据处理提供了强大的支持。然而，当我们将 Flink 任务部署在 YARN 上时，如何有效监控这些任务的状态成为了一个重要的问题。任务监控对于业务的实时反馈至关重要，能够及时发现并解决潜在的问题，保证数据流处理的稳定性，这直接关系到业务收益和用户体验。以下是对监控 Flink on YARN
# Flink on YARN 任务监控状态指南
Apache Flink 是一个用于处理大规模数据流的开源框架，通常与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）一起使用，以便在集群中进行资源管理和任务监控。如果你刚入行，对如何监控 Flink 在 YARN 上的任务状态感到迷茫，不用担心，本文将为你提供详细的流程和代码示例。
## 整体工作流程
先让我们理
下面是分析Spark on YARN的Cluster模式，从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。 客户端进行操作 1、根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient 2、创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满
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2024-01-20 22:06:05
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Spark1.0.0可以通过以下几种方式来对Spark应用程序进行监控：
Spark应用程序的WebUI或者Spark Standalone的集群监控指标，然后通过支持指标收集的集群监控系统，如ganglia进行监控辅助监控工具
1：WebUI
Spark应用程序提交后，drive
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2023-10-05 16:20:43
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