在YARN中，应用程序主机向资源管理器请求资源，以便可以启动该应用程序的容器。applicationmaster是在启动第一个容器之前等待所有资源分配完毕，还是请求每个容器，当它获得容器的资源时，它开始启动特定的容器？即只有部分资源可用时的情况呢？它是否等待资源被释放？还是根据可用资源继续？MR应用程序主机如何决定MR作业的资源需求？是YARNMR客户端确定这个并将它发送给AM还是AM找到它？如果是这样，这是基于什么？我相信这是可配置的，但我可能在谈论未提供内存和CPU时的默认情况。 最佳答案 不，AM不会等待所有资源分配完毕。相反
在我的Hadoop/Spark运行期间，我的大主节点硬件几乎什么都不做，因为YARN在每个任务上为其AM使用随机从节点。我更喜欢旧的Hadoop1；当出现问题时，通过这种方式可以避免大量的日志追踪和ssh痛苦。这可能吗？ 最佳答案 Spark和YARN节点标签是可能的。标记你的节点使用spark.yarn.am.nodeLabelExpression属性好读:https://developer.ibm.com/hadoop/2017/03/10/yarn-node-labels/ 关于h
我正在尝试在我的本地MAC机器上设置hbase。我通过brew安装了hadoop和hbase。hadoop和hbase的版本分别是2.7.1和1.1.2。我正在尝试以伪分布式模式运行并希望禁用身份验证，因此在以下文件中进行了以下更改。我正在使用hbase动物园管理员。以下是启用SIMPLE身份验证的更改/etc/hadoop/core-site.xmlhadoop.security.authenticationsimplehadoop.security.authorizationfalse还对libexec/conf/hbase-site.xml进行了以下更改hbase.rootdir
我正在尝试在3台centos机器上创建一个hbase集群。Hadoop(v-2.8.0)已启动并在我配置的HBase(v-1.2.5)上运行。Hbase启动正常，它启动了HMaster和区域服务器，但它仍然在区域服务器和HMaster日志中显示以下错误它显示没有区域服务器被checkin。2017-04-2019:30:33,950WARN[regionserver/localhost/127.0.0.1:16020]regionserver.HRegionServer:errortellingmasterweareupcom.google.protobuf.ServiceExcept
在master中，$HADOOP_HOME是/home/a/hadoop，slave的$HADOOP_HOME是/home/b/hadoop在master中，当我尝试使用start-all.sh时，master名称节点成功启动，但无法启动slave的数据节点，并显示以下消息:b@192.068.0.2:bash:line0:cd:/home/b/hadoop/libexec/..:Nosuchfileordirectoryb@192.068.0.2:bash:/home/b/hadoop/bin/hadoop-daemon.sh:Nosuchfileordirectory关于如何在ma
我想了解以下术语:hadoop(单节点和多节点)Spark大师星火worker名称节点数据节点到目前为止我的理解是sparkmaster是工作执行者并处理所有sparkworker。而hadoop是hdfs(我们的数据所在的地方)，sparkworker根据给他们的工作从那里读取数据。如果我错了，请纠正我。我也想了解namenode和datanode的作用。虽然我知道namenode的作用(拥有所有数据节点的元数据信息，最好只有一个，但可以是两个)并且数据节点可以是多个并拥有数据。datanodes是同一个hadoop节点吗？ 最佳答案
我在DSE4.5中有5个节点集群正在运行。5个节点中有1个节点已启用hadoop_enabled和spark_enabled，但sparkmaster未运行。ERROR[Thread-709]2014-07-0211:35:48,519ExternalLogger.java(line73)SparkMaster:Exceptioninthread"main"org.jboss.netty.channel.ChannelException:Failedtobindto:/54.xxx.xxx.xxx:7077有人对此有任何想法吗？我也尝试导出SPARK_LOCAL_IP但这也不起作用DS
我正在尝试使用以下命令在Yarn上使用Spark触发一些作业(这只是一个示例，实际上我使用的是不同数量的内存和内核):./bin/spark-submit--classorg.mypack.myapp\--masteryarn-cluster\--num-executors3\--driver-memory4g\--executor-memory2g\--executor-cores1\lib/myapp.jar\当我查看WebUI以查看幕后真正发生的事情时，我注意到YARN正在选择一个不是SparkMaster的节点作为ApplicationMaster。这是一个问题，因为真正的Sp
我是新手。我在单个节点上安装spark-1.5.2-bin-without-hadoop.tgz。我已完成配置。当我要使用以下命令启动我的主节点时，它向我显示错误。请帮助我。Command:./sbin/start-master.shstartingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark/sbin/../logs/spark-jalaj-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-CIPL367.outfailedtolaunchorg.apache.spark.
我正在阅读GFS论文但无法理解一点，master是否也为文件的每个副本维护64kb的元数据？假设master的内存是8gb，我存储1000个文件，每个文件1kb，它需要多少内存？如果复制因子是3。 最佳答案 GFS为每个64MBblock维护少于64字节的元数据，而不是为单个文件维护。每个副本花费相同的元数据开销。因此，1000个文件占用多少内存取决于这些文件总共有多少block。 关于hadoop-GFS/Hadoopmaster的存储容量，我们在StackOverflow上找到一个类
