我正在尝试运行SpringBootYARN示例(Windows上为https://spring.io/guides/gs/yarn-basic/)。在application.yml中，我更改了fsUri和resourceManagerHost以指向我的VM主机192.168...。但是当我尝试运行应用程序时，Exceprion出现了:DFSClient:ExceptionincreateBlockOutputStreamjava.net.ConnectException:Connectiontimedout:nofurtherinformationatsun.nio.ch.Socket
我想查看logmapper或者reducer输出？在containerfoler下的syslog中找不到？那么log输出到哪里呢？publicclassSkipStat{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(SkipStat.class);privatestaticBlockWorkerRepositoryblockWorkerRepository;static{blockWorkerRepository=newBlockWorkerRepositoryImpl();}privatestaticclassSkipInfoMapperextendsM
当我调用./stop-yarn.sh然后调用./start-yarn.sh时，所有正在进行的作业将打印如下内容:14/10/2216:23:28INFOipc.Client:Retryingconnecttoserver:644v3.mzhen.cn/192.168.7.210:18040.Alreadytried0time(s);retrypolicyisRetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,sleepTime=1SECONDS)14/10/2216:23:29INFOipc.Client:Retryingconnectt
我了解以下是spark集群所需的守护进程硕士worker(奴隶)驱动程序(提交申请时启动)执行器(提交申请时启动)在yarn集群上设置Spark时，我有一些非常基本的问题是否有单独为spark启动的主守护进程或工作守护进程？我了解yarn集群本身的资源管理器和节点管理器将充当Spark作业的主人和worker。来自这篇文章http://blog.cloudera.com/blog/2014/05/apache-spark-resource-management-and-yarn-app-models/,似乎没有单独用于sparkonyarn的主/从守护进程。如果以上问题的答案是否定的。
我一直在尝试在任务级别设置Hadoop日志记录，但到目前为止没有成功。我修改了log4j.properties并将许多参数设置为DEBUG级别:log4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.Task=DEBUGlog4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.MapTask=DEBUGlog4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask=DEBUGlog4j.logger.org.apache.hadoop=DEBUG但是，我无法从正在记录的任务中看到任何LOG.info或LOG.deb
是否可以配置cgroups或Hadoop，使TaskTracker生成的每个进程都分配给特定的cgroup？我想使用cgroups强制执行内存限制。可以将cgroup分配给TaskTracker，但如果作业造成严重破坏，TaskTracker也可能会被oom-killer杀死，因为它们在同一组中。假设我的机器有8GB内存。我想为DataNode和系统实用程序保留1.5GB，让HadoopTaskTracker使用6.5GB内存。现在，我在生成4个映射器和2个缩减器(理论上每个都可以使用1GBRAM)时使用流式API开始一个作业，它占用的内存比允许的多。现在cgroup内存限制将被命中并
由于MapReduce1中的jobTracker被Yarn中的ApplicationMaster和ResouceManager所取代我想知道Yarn中谁在与名称节点通信以找出数据存储在不同数据节点中的位置？应用大师是这样做的吗？ 最佳答案 在YARN中，每个应用程序ApplicationMaster负责从Namenode获取有关输入拆分的信息。稍后，当任务尝试在分配的节点上执行时，YarnChild从HDFS中获取相应的拆分。 关于hadoop-谁与yarn中的名称节点通信？，我们在St
我有如下要求:有一个30节点的hadoopYARN集群和一个用于提交作业的客户端机器。让我们使用wordcountMR示例，因为它是世界著名的。我想从java方法提交并运行wordcountMR作业。那么提交作业所需的代码是什么？有什么特定于客户端机器上的配置吗？ 最佳答案 Hadoop应该存在于您的客户端机器上，其配置与您的hadoop集群中的其他机器相同。要从java方法提交MR作业，请引用javaProcessBuilder并传递hadoop命令以启动您的wordcount示例。可以找到wordcount的命令和必要的应用程序
我有一些私有(private)主机可以从YARN集群中通过IP而不是通过主机名可见。当他们尝试以YARN客户端模式提交任何Spark作业时，会尝试从集群连接驱动程序主机。由于默认情况下spark.driver.host配置为本地主机名，因此失败。那么有什么好的选择来处理这个问题吗？诸如自动将``spark.driver.host`设置为用于连接到集群的客户端IP接口(interface)地址之类的东西？正确的DNS解析不是选项。不可能。 最佳答案 基于此http://spark.apache.org/docs/latest/conf
当我使用压缩(snappy)在YARN(2.4.0)中运行作业时，对作业完成时间有很大影响。例如，我进行了以下实验。工作:invertedindex集群:10个从属VM(4CPU8GBRAM)。5GBinvertedindex无压缩作业完成时间(snappy):226s，有压缩:1600s50GBinvertedindex无压缩作业完成时间(snappy):2000s，有压缩:14000s我在mapred-site.xml中的配置是这样的:mapreduce.map.output.compresstruemapred.map.output.compress.codecorg.apach
