我有一个mapreduce作业，我用YARN模式运行它。但是为什么我的mapreduce作业在运行作业步骤时停止而不继续？是这样的:15/04/0417:18:21INFOimpl.YarnClientImpl:Submittedapplicationapplication_1428142358448_000215/04/0417:18:21INFOmapreduce.Job:Theurltotrackthejob:http://master:8088/proxy/application_1428142358448_0002/15/04/0417:18:21INFOmapreduce.
我正在尝试编写一个yarn应用程序，并希望就我想到的几个设计问题获得一些建议。我已经了解了更简单的示例应用程序，如分布式shell及其一些变体，因此我熟悉基本的API。我想做的是创建一个具有Web界面的应用程序，用户可以与之交互并可能提供某种任务(任务的性质无关紧要)。基于这项工作，UI请求容器进行处理。我想到的理想安排是我的应用程序主管提供此WebUI，并且在有人来到AM网站并请求一些工作之前不会分配任何容器。此时，AM应该可以注册新容器并为其分配工作。如果AM提供WebUI，我的理解是每次向RM提交申请时，AM都由RM选择。这意味着AM可以有不同的IP，因此在应用程序重新启动时有不
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我的环境包含4个物理节点和少量RAM，每个节点有8个CPU内核。我注意到spark会自动决定为每个CPU分配RAM。结果是发生了内存错误。我正在处理大数据结构，我希望每个执行程序都将在物理节点上拥有整个RAM内存(否则我会遇到内存错误)。我尝试在“yarn-site.xml”文件上配置“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores1”或在spark-defaults.conf上配置“spark.driver.cores1”但没有成功。 最佳答案 尝试设置spark.executor.cores1
我在yarn上运行hivesql，它在连接条件下抛出错误，我能够创建外部表和内部表但是在使用命令时无法创建表createtableasASSELECTnamefromstudent.当通过hivecli运行相同的查询时它工作正常但是使用springjog它会抛出错误2016-03-2804:26:50,692[Thread-17]WARNorg.apache.hadoop.hive.shims.HadoopShimsSecure-Can'tfetchtasklog:TaskLogServletisnotsupportedinMR2mode.Taskwiththemostfailures
我有一些Spark代码可以分析CSV文件中的输入数据集。当我在集群模式下运行它时，出现以下错误(在本地模式下它到目前为止工作正常)。我的问题是:局部变量是否会影响不同worker的并行执行？我使用本地文件作为输入。我必须使用HDFS文件吗？我相信RDD是并行化的，输入文件可以存储在本地文件系统中。Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=xxx,access=WRITE,inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-
我在Ubuntu16.04上安装了Hadoop2.7.4。我正在尝试以伪模式运行它。我为所有hadoop文件、NameNode和DataNode文件安装了一个“/hadoop”分区。我的core-site.xml是:fs.defaultFShdfs://localhost:9000我的hdfs-site.xml是:dfs.replication1dfs.name.dir/hadoop/nodes/namenodedfs.data.dir/hadoop/nodes/datanode我的mapred-site.xml是:Map-Reduce.framework.nameyarn我的yarn
我们在ApacheHadoopYARN上运行Spark作业。我特别需要在这些作业上使用“LD_PRELOAD技巧”。(在任何人panic之前，它不是用于生产运行；这是自动化作业测试的一部分)。我知道如何在作业中提交额外的文件，我知道如何在节点上设置环境变量，所以将这些设置添加到spark-defaults.conf几乎提供了一个解决方案:spark.files=/home/todd/pwn_connect.sospark.yarn.appMasterEnv.LD_PRELOAD=pwn_connect.sospark.executorEnv.LD_PRELOAD=pwn_connect
我浏览了thisStackOverflow帖子，但它们对我帮助不大。我正在尝试让Yarn在现有集群上运行。到目前为止，我们一直在使用sparkstandalonemanger作为我们的资源分配器，它一直按预期工作。这是我们架构的基本概述。白框中的所有内容都在docker容器中运行。从master-machine我可以从yarn资源管理器容器中运行以下命令并运行一个使用yarn的spark-shell:./pyspark--masteryarn--驱动程序内存1G--executor-memory1G--executor-cores1--conf"spark.yarn.am.memory
我正在尝试在ubuntu上安装HBasev0.98.6。我已经在操作系统上运行了HadoopYARN。我应该停止现有的Hadoop进程并完全依赖HBase还是使用现有的YARN设置配置HBase？如果需要，我可以分享更多信息。我试图先在伪分布式上运行HBase，然后在分布式模式下运行。需要说明的是——我问的是在安装HBase之前是否需要运行HadoopYARN(以分布式方式——而不是在一台计算机上)。如果没有，并且我在那些计算机上仍然有HadoopYARN，它会导致HBase在这些服务器上运行时出现任何问题吗？ 最佳答案 这个问题有
