Mapreduce提交YARN集群运行

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WorkCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

在本地调试,提交到集群上运行. 在本地程序中的Configuration中添加如下配置: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.136.128:9000"); System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop"); conf.set("mapredu

--------一个痛苦的解决问题的过程--------------------------------------    首先确保linux服务器上面的集群环境启动    集群启动     start-dfs.sh     stop-dfs.sh      start-yarn.sh      stop-yarn.sh               [[email protected] sbin]$ jps         3522 NameNode         4823 Jps      

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

mapreduce程序在yarn集群中的调度过程: 1.客户端想ResouceManager提交一个job作业,申请运行一个MR的程序,RPC调用 2.ResourceManager返回一个由创建的jobid目录. 3.在HDFS该目录下有一个以jobid命名的目录并,写入job.xml和job分片数据,job.jar,jobConfinger 4.通知RM,job的资源文件提交完毕. 5.初始化一个任务 然后放到队列中去 6.nodemanager 和ResouceManager 保持心跳进行

一. 对hadoop eclipse plugin认识不足 http://zy19982004.iteye.com/blog/2024467曾经说到我最hadoop eclipse plugin作用的认识.但事实上我犯了一个错误,Win7 Eclipse里的MyWordCount程序一直在本地运行,没有提交到集群环境上运行(查看192.168.1.200:50030)没有这个Job.运行方式分为两种,右键Run As Java Application Run on Hadoop 如果说Run A

一. 对hadoop eclipse plugin认识不足 http://zy19982004.iteye.com/blog/2024467曾经说到我最hadoop eclipse plugin作用的认识.但事实上我犯了一个错误,Win7 Eclipse里的MyWordCount程序一直在本地运行,没有提交到集群环境上运行(查看192.168.1.200:50030)没有这个Job.运行方式分为两种,右键Run As Java Application Run on Hadoop 如果说Run A

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar