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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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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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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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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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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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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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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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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在Hadoop生态系统中，Tez是一个高度可扩展的框架，旨在优化复杂的数据处理。尽管Tez和YARN的结合具有很多优势，但在设置容器数目时，可能会遇到一些挑战。本文将详细记录如何解决“tez on yarn 如何设置container的个数”这一问题，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等部分。
## 问题背景
在数据分析和大数据处理的背景下，容器的数量直接影响作业的
在学习Container之前，大家应先了解YARN的基本架构、工作流程。比如，大家应该了解一个应用程序的运行过程如下：步骤1：用户将应用程序提交到ResourceManager上；步骤2：ResourceManager为应用程序ApplicationMaster申请资源，并与某个NodeManager通信，以启动ApplicationMaster；步骤3：ApplicationMaster与Res
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2023-07-10 16:14:03
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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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YARN是一个集群资源的管理与任务调度的分布式框架 Yarn的组件架构： &nbs
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2023-08-10 09:28:05
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１．产生背景 Hadoop1.x时： MapReduce：Master/Slave架构，1个JobTracker带多个TaskTracker JobTracker： 负责资源管理和作业调度 TaskTracker： 定期向JT汇报本节点的健康状况、资源使用情况、作业执行情况； 接收来自JT的命令：启动任务/杀死任务 产生问题：单点故障，节点压力大不易扩展YARN：不同计算框架可以共享同一个HDFS
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2023-07-20 20:18:43
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Oracle带来新的Application Containers特性，该特性对原有的多租户功能进行了增强，在CDB root容器中可以创建一个叫做Application root的容器，类似于CDB root，可在其内创建多个依赖于Application root的Application PDBs在Application Container特性下还有另一个概念，被命名为“Application”，
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2024-01-26 08:56:24
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1 前言 这节我们来看下 Container 哈，一样边看边记录一下，先通读一遍理解，理解完再记录加强一遍。2 ContainerBase 的结构 Container 是 Tomcat 中容器的接口，通常使用的Servlet就封装在其子接口 Wrapper 中。Container一共有4个子接口 Engine、Host、Context、Wrapper 和一个默
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2023-07-10 16:24:22
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# 如何实现Yarn Container Executor
## 1. 引言
Yarn是Apache Hadoop生态系统中的一个开源资源调度和作业调度框架。它通过将计算资源分配给不同的应用程序来实现集群的资源管理。Yarn Container Executor是Yarn中的一个重要组件，负责在集群中启动和管理应用程序的执行容器。本文将教你如何实现Yarn Container Executor。
原创
2023-09-10 11:35:14
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# Yarn Kill Container
## Introduction
When working with containerized applications, it is important to know how to properly manage and control them. One of the common tasks is stopping or killing a r
原创
2024-01-02 04:59:57
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# 了解YARN日志容器
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责集群中的资源分配和任务调度。YARN的日志容器是一个重要的组件，用于管理和记录应用程序的日志信息。在本文中，我们将深入探讨YARN日志容器的工作原理和示例代码。
## YARN日志容器的工作原理
YARN日志容器负责收集和存储应用程序的日志信息，
原创
2024-02-18 07:15:38
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在 Yarn 的架构中，将集群中的计算资源，主要是内存和 CPU ，封装抽象出了 Container 的概念， 类似于 container_001 <memory:2048, vCores:1>。 Container 由 ResourceManager 负责调度与分配，由资源所在的 NodeManager 负责启动与管理。Container 所封装的计算资源是由集群中的 NodeMan
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2023-10-14 03:17:37
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什么是资源调度器理想情况下，我们应用对 Yarn 资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在 Yarn 中，负责给应用分配资源的就是 Scheduler（资源调度器）。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn 提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。Y
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2023-07-24 18:39:23
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