YARN

YARN的相关文章

Apache Hadoop集群离线安装部署(一)——Hadoop(HDFS、YARN、MR)安装

虽然我已经装了个Cloudera的CDH集群(教程详见:http://www.cnblogs.com/pojishou/p/6267616.html),但实在太吃内存了,而且给定的组件版本是不可选的,如果只是为了研究研究技术,而且是单机,内存较小的情况下,还是建议安装Apache的原生的集群拿来玩,生产上自然是Cloudera的集群,除非有十分强大的运维. 我这次配了3台虚拟机节点.各给了4G,要是宿主机内存就8G的,可以搞3台2G,应该也是ok的. 〇.安装文件准备 Hadoop 2.7.3:

如何通过Java程序提交yarn的mapreduce计算任务

由于项目需求,需要通过Java程序提交Yarn的MapReduce的计算任务.与一般的通过Jar包提交MapReduce任务不同,通过程序提交MapReduce任务需要有点小变动,详见以下代码. 以下为MapReduce主程序,有几点需要提一下: 1.在程序中,我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat,即不对文件进行切分. 2.为了控制reduce的处理过程,map的输出键的格式为组合键格式.与常规的<key,value>不同,这里变为了<TextPair,Valu

由“Beeline连接HiveServer2后如何使用指定的队列（Yarn）运行Hive SQL语句”引发的一系列思考

背景 我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列中,

Yarn 调度器Scheduler详解

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.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. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS ched

centos7安装nodejs 和 yarn

如何从EPEL库安装Node.js 另一个有效且简单的方法来安装Node.js就是从官方库.这同样确保您可以访问到EPEL库,你可以通过运行以下命令. sudo yum install epel-release 现在可以使用yum命令安装Node.js了. sudo yum install nodejs 在 CentOS.Fedora.RHEL 上,你可以通过 RPM 包仓库安装 Yarn. sudo wget https://dl.yarnpkg.com/rpm/yarn.repo -O /e

Yarn 详解

唐 清原, 咨询顾问 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新

大话Hadoop1.0、Hadoop2.0与Yarn平台

2016年12月14日21:37:29 Author:张明阳 博文链接:http://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/53647012 近来这几天一直在忙于Hbase的实验,也没有太静下心来沉淀自己,今天打算写一篇关于Hadoop1.0.Hadoop2.0与Yarn的博文,从整体上把握三者之间的联系,博客内容如有问题,欢迎留言指正!OK,进入本文正题-- 在开始接触Hadoop的时候,也许大家对于Hadoop是下面的一个概念:Hadoop由两部

认识YARN

YARN(Yet Another Resource Negotiator),它是统一的资源管理平台,是在Hadoop2.0中才出现的一个组件. YARN是Hadoop的处理层,包含资源管理器和作业调度器.它在它的资源管理器中去分配好队列,这个队列划分可以根据业务规则,根据技术的模块进行划分,比如同时拥有hive和hbase的应用,我可以为hive分配多少内存,分配多少cpu,为hbase分配多少资源,优先级多少等等. YARN允许多个数据处理引擎同时运行在单个集群上,比如: 批处理程序(比如:S

MapReduce 学习6 ---- hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程分析

hadoop2提交到Yarn: JOB提交过程 http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9366&highlight=hadoop2%CC%E1%BD%BB%B5%BDYarn hadoop2提交到Yarn: Map执行过程 http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9370&highlight=hadoop2%CC%E1%BD%BB%B5%BD

Hadoop学习14--Hadoop之一点点理解yarn

yarn是一个分布式的资源管理系统. 它诞生的原因是原来的MapReduce框架的一些不足: 1.JobTracker单点故障隐患 2.JobTracker承担的任务太多,维护Job状态,Job的task的状态等 3.在taskTracker端,使用map/reduce task表示资源过于简单,没有考虑cpu.内存等使用情况.当把多个需要消耗大量内存的task调度到一起时,很容易出现问题 演化后的基本组件 下面具体解释: yarn是一个资源管理的框架,而非计算的框架,理解这点很重要. 图中的A