1、Yarn产生背景和基本架构   Yarn产生背景:Yarn之前MapReduce是Master/Slave结构,通过Master上的JobTracker(一个集群一个)管理MapReduce的作业,并向TaskTracker发布任务;TaskTracker(一个节点一个)运行在Slave节点,运行监控Map/Reduce任务。Hadoop1.0运行任务时,首先把job提交到
1、 日志聚集介绍MapReduce 是在各个机器上运行的, 在运行过程中产生的日志存在于各个机器上,为了能够统一查看各个机器的运行日志,将日志集中存放在 HDFS 上, 这个过程就是日志聚集。如果打开了日志聚合的选项,即yarn.log-aggregation-enable,container的日志会拷贝到hdfs上去,并从机器中删除。可以使用yarn logs -applicationId 命
转载 2023-07-14 10:52:44
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摘要:本篇博客介绍了hadoop中mapreduce类型的作业日志是如何生成的。主要介绍日志生成的几个关键过程,不涉及过多细节性的内容。作者:mxg。我们知道hadoop分为三大块:HDFS,Yarn,Mapreduce。其中mapreduce相关的核心代码都在hadoop-mapreduce-project子工程中。其中比较重要的功能模块有:MRAppMaster, JobHistory,以及m
转载 2023-08-17 18:00:56
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yarn上运行的程序,日志管理是由NodeManager进行管理的。其目录结构如下:NodeManager会在所有目录上为同一个应用程序建立相同的目录结构,并会采用轮询的调度方式将这些目录分配给不同的Container使用。每个Container会输出三类日志:           &n
转载 2023-07-10 14:31:39
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# Yarn性能数据展示 Yarn 是一个快速、可靠、安全的 JavaScript 依赖管理工具。在开发过程中,我们经常会用到 Yarn 来管理项目的依赖关系。但是,在使用 Yarn 的过程中,我们也需要关注它的性能数据,以便更好地优化项目的依赖管理和构建过程。 ## Yarn 性能数据 Yarn 提供了一些命令来展示性能数据,帮助我们了解项目的依赖关系和构建过程的性能情况。下面是一些常用的
原创 2024-06-02 06:38:24
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背景           正常情况作业提交到 Yarn 集群时,作业完成或者失败后,每个 NM 节点都会对每个 app 作业进行日志聚合操作,存储到hdfs指定的目录下,但是最近发现越来越多的任务通过yarn logs命令无法查询,经过排查发现很多任务的日志聚合变慢了,需要半小时甚至更多时间才能聚合完成。通过阅读源码才发现需要调大yarn
转载 2023-10-17 08:59:56
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导入依赖--Maven仓库的官网(mvnrepository.com)<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-mapreduce-client-core --> <dependency> <groupId>org.apache.had
尽管YARN自带的编程API已经得到了极大的简化,但从头开发一个YARN应用程序仍是一件非常困难的事情。在YARN上编写一个应用程序,你需要开发Client和ApplicationMaster两个模块,并了解涉及到的几个协议的若干API和参数列表,其中ApplicationMaster还要负责资源申请,任务调度、容错等,总之,整个过程非常复杂。Apache Twill(http://twill.a
转载 2024-06-22 08:16:50
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查看yarn任务日志 任务运行中和结束时查看container的日志 GC日志的简单分析 文章目录一、shell和yarn基础命令准备二、app日志查看1. 直接使用yarn logs,可选择指定日志类型,也可"手动"重定向至本地文件2. 使用yarn logs查看,并使用-out参数"自动"落盘本地文件3. 查看running状态app的containerId及其日志4. 如何查询已结束运行的c
转载 2023-08-29 20:43:26
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一、聚合日志介绍 日志聚集是YARN提供的日志中央化管理功能,它能将运行完成的Container任务日志上传到HDFS上,从而减轻NodeManager负载,且提供一个中央化存储和分析机制。默认情况下,Container 任务日志存在在各个NodeManager上,保存在"yarn.nodemana ...
转载 2021-07-23 13:09:00
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# 理解和分析 Yarn 日志 ## 引言 在软件开发过程中,调试是一个非常重要的环节。当我们遇到问题时,为了快速定位和解决问题,我们需要查看日志信息。Yarn 是一个广泛使用的包管理器,用于管理 JavaScript 项目的依赖关系。在 Yarn 运行过程中,它会生成一些日志信息,帮助我们了解整个过程的执行情况。本文将介绍如何查看 Yarn 日志和如何分析其中的信息,以帮助开发者更好地调试和
原创 2023-08-26 13:27:30
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# 如何配置Yarn日志:新手上路指南 Yarn是一个快速、可靠且安全的JavaScript包管理器,它可以帮助开发者在项目中管理依赖。对于刚刚入行的小白来说,了解如何配置Yarn日志是一个重要的技能,它可以帮助你在开发过程中更好地排查和解决问题。 ### 流程概览 在配置Yarn日志之前,让我们先了解整个过程的步骤。以下是一个简洁明了的流程表格: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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# 通过 Yarn 日志分析 Java 应用 在使用 Hadoop 的生态系统进行大数据处理时,Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是资源管理的核心组件之一。为了确保 Java 应用的高效运行,分析和监控日志信息变得尤为重要。本文将介绍如何利用 Yarn 日志来监控 Java 应用的运行状态,并提供代码示例与流程图。 ## Yarn 日志的结构 Yarn
原创 2024-09-07 04:44:10
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# 深入了解 yarn 日志路径 当我们在使用 yarn 管理项目依赖时,有时候会遇到一些问题需要查看日志来排查。本文将介绍 yarn 日志路径以及如何查看 yarn日志信息。 ## 什么是 yarn 日志路径 在 yarn 中,日志文件一般会记录在项目根目录下的 `yarn-debug.log` 或 `yarn-error.log` 文件中。这些日志文件会记录一些关于安装依赖、执行脚本
原创 2024-06-10 04:02:16
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本周正式参与到了后台系统前端重构的工作中,工作内容包括了组件的创建、样式书写、vue-router、vuex、组件间通信和页面交互。在工作中加深了对项目的认识,熟悉了工作流程,对代码的优化和组件化网页有了新的思考,同时也加深了团队协作的意识和工作方法,在修改bug的过程中发现了自己存在的问题,并总结了经验教训。工作之余学习了富文本编辑器及其相关接口的使用,也继续深入学习了Vue的功能和原理、ES6
Lynis是Unix/Linux等操作系统的一款安全审计工具,它可以发现基于Linux系统中的恶意软件和安全。Lynis是免费开源的服务器审计工具,一旦审计完成,我们可以审查结果、警告和建议,然后我们可以根据它实现我们的安全策略。它将显示一个报告,该报告可以被分成几个部分。通常我们在Linux服务器上运行很多东西,比如网络服务、数据库服务、电子邮件服务、FTP服务等等。通过在所有Linu
# 如何实现 Yarn 日志聚合 在现代的全栈开发中,日志的聚合与管理变得愈发重要。一旦你的应用程序投入生产环境,监控日志不仅可以帮助你快速定位问题,还能提升整个系统的可维护性。在这篇文章中,我们将学习如何实现 Yarn 日志的聚合。 ## 整体流程 我们可以将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 说明 | | ---- | --
原创 2024-10-13 06:37:41
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# Yarn 清理日志的指南 在使用 Apache Hadoop 的 Yarn 作为资源调度器的环境中,日志文件扮演着至关重要的角色。它们用于记录应用程序的运行状态、错误信息和操作细节。但是,随着时间的推移和应用程序的增多,日志文件可能会迅速占据大量的存储空间。因此,定期清理这些日志文件是管理 Yarn 集群的重要任务之一。本文将探讨 Yarn 清理日志的过程,包括代码示例和状态图,以及序列图,
原创 2024-10-19 08:37:24
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在使用yarn进行项目启动时,有时会遇到一些启动日志的问题,这些问题如果不及时解决,可能会影响到业务的正常运行。以下是解决“yarn 启动日志”问题的详细记录和步骤分析。 > 用户反馈: > “启动项目时总是报错,日志里充满了我看不懂的信息,经常导致我们的开发进度受到影响。” ### 参数解析 在调试yarn启动日志之前,理解相关的参数显得尤为重要。yarn提供了一系列的启动参数,以下是一些
原创 6月前
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# YARN作业日志实现流程 ## 介绍 在使用YARN进行作业管理时,作业日志是非常重要的。它记录了作业的执行情况以及产生的日志信息。本文将介绍如何在YARN中实现作业日志,并提供详细的步骤和代码示例。 ## 流程图 ```flow st=>start: 开始 op1=>operation: 提交作业 op2=>operation: 执行作业 op3=>operation: 生成日志 op4
原创 2023-08-11 11:20:43
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