我开始玩hadoop2.6.0，根据officialdocumentation搭建了一个伪分布式单节点系统.当我运行简单的MapReduce(MR1)示例(参见“伪分布式操作->执行”)时，总执行时间约为7秒。更准确地说，bash的时间给出:real0m6.769suser0m7.375ssys0m0.400s当我通过Yarn(MR2)运行相同的示例时(参见“伪分布式操作->YARNonSingleNode”)，总执行时间约为100sec，因此非常慢。bash的时间给出:real1m38.422suser0m4.798ssys0m0.319s因此，(出于某种原因)在用户空间之外存在大量
我正在使用spring-boot和spring-boot-yarn将yarn应用程序提交到集群。我的用例接近本教程中描述的用例https://github.com/spring-guides/gs-yarn-basic.唯一的区别是我的“客户端”应该是一个网络应用程序，并在发出网络请求时提交yarn作业。我遇到的问题是，对“客户端”网络应用程序的网络请求提供了我需要传递给yarn作业的参数。在上面的教程中，参数作为命令行参数传递给application.yml中指定的appmaster/容器。在我的例子中，这种方法不起作用，因为我为每个yarn作业设置了不同的参数集。有没有一种方法可以
我目前在集群中有高功率(cpu/ram)主机，我们正在考虑添加一些存储良好但功率低的主机。我担心的是它会降低工作绩效。来自新的(功能较弱的)主机的Map/Reducer将运行得更慢，而功能更强大的将只需要等待结果。有没有办法在Yarn中配置它？也许为主机设置优先级或根据每台机器上的核心数分配映射器/缩减器。谢谢，霍拉修 最佳答案 在YARN中，您可以为每个集群worker提供不同的硬件资源配置。然后，YARN将决定可以为每个工作人员分配多少任务(容器)以平衡工作量。换句话说，您可以在yarn-site.xml中为每个worker分别
我正在尝试通过SOCKS代理访问运行YARN的防火墙Hadoop集群。集群本身没有使用代理连接——只有我在本地机器(例如笔记本电脑)上运行的客户端通过ssh-D9999user@gateway-host连接到可以看到Hadoop的机器簇。在Hadoop配置core-site.xml(在我的笔记本电脑上)中，我有以下几行:hadoop.socks.serverlocalhost:9999hadoop.rpc.socket.factory.class.defaultorg.apache.hadoop.net.SocksSocketFactory以这种方式访问HDFS效果很好。但是，当我
我是HIPI/Hadoop的新手，所以我选择了clouderaquickstartvm(5.4.2)。我正在关注gettingstarted教程来做到这一点。在运行时我发现我在hib文件中有如下所示的文件:[cloudera@quickstarttools]$./hibInfo.shexamples/sampleNew.hib--show-metaInputHIB:examples/sampleNew.hibDisplaymetadata:trueDisplayEXIFdata:falseIMAGEINDEX:01244x829format:1meta:{source=/home/cl
所以我从从属虚拟机列表中删除了vm4，当我运行以下命令时它不会访问它hdfsdfsadmin-report结果是:ubuntu@anmol-vm1-new:~$hdfsdfsadmin-report15/12/1406:56:12WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicableConfiguredCapacity:1268169326592(1.15TB)PresentCapacity:1199270457
我已经在我的机器上安装了Hadoop-2.6.0并启动了所有服务。当我与我的旧版本比较时，这个版本不会启Action业跟踪器和任务跟踪器作业，而是启动节点管理器和资源管理器。问题:-我相信这个版本的Hadoop使用YARN来运行作业。我不能再运行mapreduce作业了吗？我是否应该编写适合YARN资源管理器和应用程序管理器的作业。是否有我可以提交的示例Python作业？ 最佳答案 IbelievethisversionofHadoopusesYARNforrunningthejobs.Can'tIrunamapreducejoba
我是ambari和yarn的新手，我的新flashambari机器没有任何其他配置。ambari版本是最新的，这里是yarn.py地址:ambari-server/src/main/resources/common-services/YARN/2.1.0.2.0/package/scripts/yarn.py我发现了一些潜在的解决方案，例如https://community.hortonworks.com/questions/11907/nodemanager-fails-to-start-io-error-lock.html和https://reviews.apache.org/r/
我关注了FlinkonYARN'ssetupdocumentation.但是，当我使用./bin/yarn-session.sh-n2-jm1024-tm2048运行时，在向Kerberos进行身份验证时，出现以下错误:2016-06-1617:46:47,760WARNorg.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2016-06-1617:46:48,518INFOorg.a
我正在使用hadoop集群运行Spark程序，它使用yarn调度程序来运行任务。但是，我注意到一个奇怪的行为。yarn有时会杀死提示内存不足错误的任务，而如果我轮流执行任务，即执行与容器/执行程序相同数量的任务，让它们完成，然后执行下一组任务，它运行良好，这意味着任务使用的内存不会超过容器中允许的内存。所以，我怀疑yarn试图在容器中并行运行多个任务，这就是容器内存不足的原因。有没有办法限制这种行为并告诉yarn在容器中一次只运行一个任务。 最佳答案 一般来说，Spark请求的每个YARN容器直接对应一个“执行器”，即使YARN可能
