关于hadoop yarn uber相关调研参考

注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1.    ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemana

纯属云平台管理学习菜鸟的笔记,参照许多大牛的博客,如有侵权,请联系,立刻删除. Abstract 1) tight coupling of a specific programming model with the re- source management infrastructure, forcing developers to abuse the MapReduce programming model, and 2) centralized handling of jobs' contro

本文介绍Hadoop YARN最近版本中增加的几个非常有用的特性,包括: (1)ResourceManager HA 在apache hadoop 2.4或者CDH5.0.0版本之后,增加了ResourceManger HA特性,支持基于Zookeeper的热主备切换,具体配置参数可以参考Cloudera的文档:ResourceManager HA配置. 需要注意的是,ResourceManager HA只完成了第一个阶段的设计,即备ResourceManager启动后,会杀死之前正在运行的Ap

https://tech.meituan.com/2019/08/01/hadoop-yarn-scheduling-performance-optimization-practice.html 文章对性能优化的思路,如果评测性能,找到性能瓶颈,优化,优化效果评估,上线部署给出了很好的教科书式的案例,值得一看!! 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度. 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支.目前在YARN上支撑离线业务.实时业务

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了"for

一 概述 Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,还有一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它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,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大优点. YARN最初是为了修复MapReduce实现里的明显不足,并对可伸缩性(支持一万个节点和二十万个内核的集群).可靠性和集群利用率进行了提升.YARN实现这些需求的方式是,把Job Tracker

本文是根据Hadoop官网安装教程写的Hadoop YARN在单机伪分布式环境下的安装报告,仅供参考. 1. 安装环境如下: 操作系统:Ubuntu14.04 Hadoop版本:hadoop-2.5.0 Java版本:openjdk-1.7.0_55 2. 下载Hadoop-2.5.0,下载地址 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.5.0/hadoop-2.5.0.tar.gz 本文的$HADOOP_HOME为:/home/

Yarn提供的web界面可以看到applications历史数据,Yarn Web UI的列表数据如图: 这部分数据的展现方式是前台分页,意思就是比如有2w的历史数据,将一次全部加载,第一次非常慢,后续操作很快. 列表数据最终调用到org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.webapp.AppsBlock类中 在render方法中有下面代码 可以数据是从RMContext中获得的.在RMContext的实现类RMContextImpl中可以详细知

一概述 应用程序是用户编写的处理数据的统称,它从YARN中申请资源完成自己的计算任务.YARN自身对应用程序类型没有任何限制,它可以是处理短类型任务的MapReduce作业,也可以是部署长时间运行的服务的应用程序.应用程序可以向YARN申请资源完成各类计算任务. 在YARN上开发一个应用程序,通常而言,需要开发两个组件,分别是客户端和ApplicationMaster,其中客户端主要作用是将应用程序提交到YARN上,并与YARN 和Application Master进行交互,查询应用程序的状态