我在Ubuntu16.04上安装了Hadoop2.7.2。当我运行命令时:start-yarn.sh它给出了以下输出:startingyarndaemons/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh:line122:rt:commandnotfoundstartingresourcemanager,loggingto/usr/local/hadoop-2.7.2/logs/yarn-hduser-resourcemanager-brij-Compaq-15-Notebook-PC.out/usr/local/hadoop-2.7.2/e
我正在尝试构建不同大小的集群，这就是为什么我需要可以从中计算namenode、yarn和资源管理器的RAM、CPU和磁盘内存的公式。还想知道RAM、CPU和磁盘之间的关系。 最佳答案 您可以使用Cloudera指南Download 关于hadoop-我想知道(公式)如何计算namenode、yarn和ResourceManager的RAM、CPU和磁盘内存，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我们在hadoopyarn上运行samza作业。到目前为止，我们都是通过在ResourceManager主机上调用run-job.sh来手动部署作业。run-job.sh--config-factory=org.apache.samza.config.factories.PropertiesConfigFactory--config-path=file:///usr/share/promo-rules-consumer/config/config.propertiesSamza部署脚本和samza分发tar"samza-dist.tar.gz"都放在资源管理器本地文件系统上。但现在我想
这个问题在这里已经有了答案:WheredoesHadoopstorethelogsofYARNapplications?(2个答案)关闭6年前。我用yarnlogs-applicationId"id"要在命令行上显示日志，但我需要在集群上找到文件。我想知道日志保存在集群上的什么位置？
我正在尝试将数据框保存为文本文件，但即使是小数据也需要很多时间。我相信我的配置有问题。有人可以告诉我我在这里做错了什么吗？spark.default.parallelism640spark.hadoop.fs.s3.cse.plaintextLength.enabledfalsespark.hadoop.fs.s3n.filestatuscache.enabletruespark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize33554432spark.executor.iddriverspark.executor.instan
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
我想知道如何为yarn配置动态队列:假设有2个队列A(高性能，集群的70%)B(正常，其余=集群的30%)我注意到B项目只会坚持分配给它们的资源，即使其他70%是空的。我如何重新分配这些资源(如果没有A作业)以更快地完成B作业？ 最佳答案 容量调度程序文档https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html对队列间的弹性和资源抢占提出了一些观点。Elasticity-Freeresourcescanbeal
我无法在配置单元上运行查询。查询在启动mapreduce操作后立即失败(MAP0%REDUCE0%)。在nodemanager日志中发现如下错误。2017-03-1611:53:03,581ERROR[ContainerLauncher#0]org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl:Containerlaunchfailedforcontainer_1489041811986_0005_01_000002:java.lang.IllegalArgumentException:Doesnotcont
我在用yarn提交spark作业jar时遇到问题。当我使用--masteryarn-client提交它时，它运行良好并给我预期的结果命令如下；./spark-submit--classmain.MainClass--masteryarn-client--driver-memory4g--executor-memory4g--num-executors4--executor-cores2job.jar其他选项但是当提交到集群模式时同样不起作用；命令如下;./spark-submit--classmain.MainClass--masteryarn--deploy-modecluster-
我正在尝试了解如何将MR作业提交到基于YARN的Hadoop集群。案例1:对于只有一个ResourceManager(即NOHA)的情况，我们可以像这样提交作业(我实际使用过，我认为是正确的)。hadoopjarword-count.jarcom.example.driver.MainDriver-fshdfs://master.hadoop.cluster:54310-jtmaster.hadoop.cluster:8032/first/dir/IP_from_hdfs.txt/result/dir可以看出，RM在端口8032上运行，NN在54310上运行，我指定了主机名，因为只有一
