我们正在运行一个使用yarn作为资源管理器的sparkstreaming作业，注意到这两个目录在数据节点上被填满，当我们只运行几分钟时空间就用完了/tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache/tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache这些目录不会自动清除，根据我的研究发现需要设置此属性，yarn.nodemanager.localizer.cache.cleanup.interval-ms即使在设置之后..它也不会自动清除任何帮助将不胜感激~~~yarn.nodemanager.aux-services~mapredu
我所知道的是引入了YARN，它取代了JobTracker和TaskTracker。我看过一些Hadoop2.6.0/2.7.0安装教程，他们将mapreduce.framework.name配置为yarn和mapred.job.tracker属性作为本地或主机:端口。mapred.job.tracker属性的描述是"ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.If"local",thenjobsarerunin-processasasinglemapandreducetask."我的疑问是如果我们使用YARN为什么要配置它，我的意思是J
我实际上在linuxshell上检索我的spark应用程序的日志:yarnlogs-applicationIdapplicationid有没有办法使用java以编程方式检索它？ 最佳答案 我想使用java以编程方式执行此操作，所以我终于看了一下命令背后的代码:yarnlogs-applicationIdapplicationid这是在:src/main/java/org/apache/hadoop/yarn/client/cli/LogsCLI.java我现在检索字符串(内容)中的日志。代码是:StringapplicationId
在我们的EMR集群中，我们使用自定义log4j-appenders和log4j.properties来允许我们将日志转发到Splunk并让我们做一些提供的库和配置不知道如何做的魔术。在EMR3.x中，我们使用引导操作来做到这一点:从s3下载我们的自定义log4jappenderjar，log4j.properties，我们自定义的container-log4j.properties。将我们自定义的log4jappenderjar放入yarnlib目录中/home/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/.更新Hadoop类路径以使用我们的自定义log4j附加器将我们修
我按照这个tutorial配置了hadoop2.7.4.DataNode、NameNode和SecondaryNameNode工作正常。但是当我运行yarn时，NodeManager关闭并显示以下消息org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException:org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException:RecievedSHUTDOWNsignalfromResourcemanager,RegistrationofNodeManagerfailed,MessagefromR
我在AWS上设置了一个测试HDP集群，用于评估一个项目。AmbariUI报告了一些错误，当我根据需要重新启动服务时，我遇到了YARN的问题。为YARN启动TimelineServiceReaderV2时，出现错误2018-08-1015:51:06,400INFO[main]client.RpcRetryingCallerImpl:Callexception,tries=15,retries=15,started=129034msago,cancelled=false,msg=CalltoHOSTNAME/IPADDRESS:17020failedonconnectionexcepti
设置:没有。节点数:3没有。内核数:每台机器32个内核RAM:每台机器410GBSpark版本:1.2.0Hadoop版本:2.4.0(Hortonworks)目标:我想运行超过32个执行器核心的Spark作业。问题:当我为Spark作业请求超过32个执行器内核时，出现以下错误:Uncaughtexception:Invalidresourcerequest,requestedvirtualcoresmaxconfigured,requestedVirtualCores=150,maxVirtualCores=32atorg.apache.hadoop.yarn.server.reso
所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是，当我查看我的ResourceManager时，我看到可用内存为119GB，
是否可以在客户端提交appContext后从YARN客户端获取各种容器ID和主机名？我想这意味着在分配容器后可以将信息传回给客户端吗？如果这不可能，RMWeb界面是否提供此信息？ 最佳答案 YARNCLI有一个选项可以从应用程序尝试ID中获取容器列表。您可以按照以下步骤获取容器列表。第1步:从应用程序ID获取应用程序尝试列表从YARN应用程序ID，您可以使用以下命令获取应用程序尝试列表:yarnapplicationattempt-list这个命令的描述是这样的:-listListapplicationattemptsforappl
如果YARN容器超出其堆大小设置，map或reduce任务将失败，并出现类似于以下的错误:2015-02-0611:58:15,461WARNorg.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl:Container[pid=10305,containerID=container_1423215865404_0002_01_000007]isrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage:42.1GBof42GBphys
