前端开发使用 npm 或者 yarn 下载过程中可能会下载非常慢甚至报错,我们可以配置国内 淘宝镜像 来解决这个问题。具体方法如下:npm查询当前镜像npm get registry 设置为淘宝镜像npm config set registry http://registry.npm.taobao.org/设置回默认的官方镜像npm config set registry https:/
转载 2023-06-25 17:22:34
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本节分为三部分:1.YARN架构设计2.YARN生产上资源管理--生产调优参数配置3.YARN生产上调度器YARN :Yet Another Resource Negotiator1.YARN架构设计   (和上一篇的MapReduce其实是一样,在这里再过一遍)    (当面试的时候,问到 MapReduce job执行流程、MapReduce&
1 DataX离线同步工具DataX3.0介绍DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。Github地址:https://github.com/ali
  参照:Hadoop2.8.5的HDFS的高可用集群搭建(HDFS HA)   搭建好HDFS HA 后只需要安装下面修改yarn-site.xml文件即可                     &nbsp
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文章目录Yarn高可用配置1. YARN-HA工作机制2. 配置YARN-HA集群2.1 环境准备2.2 规划集群2.3 具体配置yarn-site.xml启动hdfs启动YARN3. HDFS Federation架构设计3.1 NameNode架构的局限性Namespace(命名空间)的限制隔离问题性能的瓶颈3.2 HDFS Federation应用思考☆ Yarn高可用配置1. YARN-
转载 2023-08-04 13:54:35
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YARN的资源调度主要针对的是内存(Memory)和CPU,并将其组合抽象成Container来管理分配。在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调
前言上次提交任务都是采用默认参数提交的,结果运行时查看计算机状况使用的,没有最大限度的使用到计算机资源,于是这次提交任务就简单的了解了一下参数设置方面的问题,做个简单的记录。本文spark是提交到yarn上执行的,所有仅限于spark on yarn 运行模式。问题查看spark官网,提交yarn任务命令如下;To launch a Spark application in cluster mod
以下只是对yarn配置文件(yarn.site.xml)简单的一个配置 <configuration> <!-- rm失联后重新链接的时间 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name> <value>2000</va
一:简单介绍Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用。YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container。Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源。在YARN集群中,平衡内存、CPU、磁盘的资源的很重要的,根据经验
# Yarn配置教程 ## 介绍 在这篇文章中,我将教会你如何配置YarnYarn是一个快速、可靠、安全的依赖管理工具,可以帮助你更高效地构建和管理项目。本教程适用于刚入行的开发者,我们将以步骤的方式进行说明,并提供相应的代码示例。 ## 步骤概览 下面是配置Yarn的整个流程,我们将逐步进行说明。 ```flow st=>start: 开始 op1=>operation: 安装Node.
原创 2023-08-13 07:07:16
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环境配置总结1.jdk环境配置2.nodeJS环境配置:3.安装yarn4.安装 Android Studio5.安装Git6.安装react Native命令行工具7.创建项目,根据官网步骤来8.安装Microsoft Visual C++ 2010 Redistributable Package9.Android Studio打开 1.jdk环境配置2.nodeJS环境配置:参考: 配置np
(1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程(2)需求分析:1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4     3     3)(3)修改yarn-sitr.xml
DataX总结1、基本介绍DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。设计理念为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要
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一、安装从地址https://classic.yarnpkg.com/zh-Hans/docs/install#windows-stable下载或通过命令安装二、配置全局安装地址缓存地址1.改变 yarn 全局安装位置yarn config set global-folder "D:\Program Files (x86)\Yarn\global" 2.改变 yarn 缓存位置yarn
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文章目录3.Hadoop运行模式3.3SSH无密登录配置3.3.1配置ssh3.3.1.1基本语法3.3.1.2ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法3.3.1.3退回到hadoop1023.3.2无密钥配置3.3.2.1免密登录原理3.3.2.2生成公钥和私钥3.3.2.3将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上3.3.3.ssh文件夹下(~/.ssh)的
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说明 最近关于YARN配置,尤其是调试日志的信息,总是记不住,留个记录,方便以后查看。 董西成的博客,在此感谢董西成老师的分享。 如需转载,请注明出处,链接列表如下 RM与NM相关参数 权限与日志聚集相关参数 MapReduce相关参数 Fair Scheduler相关参数 Capacity ...
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Hadoop Yarn同时支持内存和CPU的两种资源的调度。 yarn 作为一个资源调度器,应考虑集群中每一台机器的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container(Yarn的组件 虚拟的概念 ),而Container是yarn里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源。 在yarn集群中,平衡内存,CPU,磁盘的资源很重要, 每两个container使用一块
本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”。说明按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式、yarn-cluster模式。当在YARN上运行Spark作业,每个Spark execut
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星环TDH 配置yarn调度策略scheduler 不生效问题1:在yarn配置界面修改scheduler策略不生效问题2:新增yarn队列后,提交任务提示对应用户没有权限 问题1:在yarn配置界面修改scheduler策略不生效楼主想增加yarn的capacity scheduler的策略,于是在tdh yarn配置界面中修改配置项,新增了队列dev,配置了对应的队列容量,具体配置可参考 链接
很多朋友在刚开始搭建和使用 YARN 集群的时候,很容易就被纷繁复杂的配置参数搞晕了:参数名称相近、新老命名掺杂、文档说明模糊 。特别是那几个关于内存的配置参数,即使看好几遍文档也不能完全弄懂含义不说,配置时一不小心就会张冠李戴,犯错误。如果你同样遇到了上面的问题,没有关系,在这篇文章中,我就为大家梳理一下 YARN 的几个不易理解的内存配置参数,并结合源码阐述它们的作用和原理,让大家彻底清楚这些
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