我正在使用Hadoop-2.4.0，我的系统配置是24个内核，96GBRAM。我正在使用以下配置mapreduce.map.cpu.vcores=1yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=10yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=1yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=4yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores=1yarn.nodemanager.resource.memory-mb=88064mapreduce.map.m
在此先感谢您的帮助我正在运行以下版本:Hadoop2.2动物园管理员3.4.5基数0.96hive0.12当我转到http://:50070时，我能够正确地看到2个节点正在运行。问题是当我转到http://:8088时它显示0个节点正在运行。我知道:8088反射(reflect)了资源管理器并显示了正在运行的节点管理器的数量。守护进程全部启动，但节点管理器似乎没有连接到资源管理器。这是日志文件:2013-12-1620:55:48,648INFOorg.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/127
我是Hadoop新手。当我运行一个作业时，我看到该作业的总资源分配为251248654MB秒，24462vcore秒。但是，当我找到有关集群的详细信息时，它显示总共有888Vcores和15.90TBMemory-total。谁能告诉我这有什么关系？MB-second和Vcore-seconds指的是什么。网上有资料可以了解这些吗？我试过冲浪，但没有得到正确的答案 最佳答案 VCores-Total:IndicatesthetotalnumberofVCoresavailableintheclusterMemory-Tota
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我正在尝试在我的MacOS上将ApacheHadoop2.2.0安装为单节点集群，但找不到任何有助于无误地完成设置的文档。到目前为止，我在Hadoop、Cloudera和其他网站上找到的所有指南要么缺乏细节，要么包含过时的信息。任何人都
Yarn的基础设施层与原始mapreduce架构的不同之处如下:在YARN中，作业跟踪器分为两个不同的守护进程，分别称为ResourceManager和NodeManager(特定于节点)。资源管理器只管理资源分配给不同的作业，除了包含一个调度程序，它只负责调度作业而不用担心任何监控或状态更新。不同的资源，如内存、CPU时间、网络带宽等，被放入一个称为ResourceContainer的单元中。不同的AppMasters运行在不同的节点上，它们与这些资源容器中的许多对话，并相应地使用监控/状态详细信息更新节点管理器。我想知道使用这种方法如何从map-reduce的角度提高性能？此外，如
我想在HadoopYARN集群模式下运行我的spark作业，我正在使用以下命令:spark-submit--masteryarn-cluster--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1--classcom.dc.analysis.jobs.AggregationJobsparkanalitic.jarparam1param2param3我在下面收到错误，请提示出了什么问题，命令是否正确。我正在使用CDH5.3.1。Diagnostics:Applicationapplication_1424284032717_0066f
我在重新平衡YARN上的ApacheSpark作业资源时遇到问题FairScheduled队列。对于测试，我已将Hadoop2.6(也尝试过2.7)配置为在MacOS上使用本地HDFS以伪分布式模式运行。对于作业提交，使用来自Spark'swebsite的“为Hadoop2.6及更高版本预构建Spark1.4”(也尝试过1.5)分发.在HadoopMapReduce作业上使用基本配置进行测试时，公平调度程序按预期工作:当集群的资源超过某个最大值时，计算公平份额，并根据这些计算抢占和平衡不同队列中作业的资源。对Spark作业运行相同的测试，在这种情况下，YARN正在为每个作业正确计算公平
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.nodemanager.resource.memory-mb有什么区别？我在yarn-site.xml中看到了这两个，我看到了解释here.yarn.scheduler.maximum-allocation-mb给出了以下定义:RM中每个容器请求的最大分配，以MB为单位。高于此值的内存请求将抛出InvalidResourceRequestException。这是否意味着仅在资源管理器上的内存请求受此值限制？yarn.nodemanager.resource.memory-mb给出了可以分配给容器的物理内
这里写自定义目录标题yarn:无法将“yarn”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。所在位置行:1字符:1+yarninstall解决方法：在项目里执行依然报错：解决方法若要在本地计算机上运行您编写的未签名脚本和来自其他用户的签名脚本，请使用以下命令将计算机上的执行策略更改为RemoteSigned查看执行策略：`get-ExecutionPolicy`继续执行项目:`yarninstall`yarn:无法将“yarn”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保
【rootisnotaleafqueue】org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException:Failedtosubmitapplication_1680768899138_0002toYARN:rootisnotaleafqueue最近在学习Hadoop时，搭建集群环境，用maven打jar时遇到了一系列坑点(-_-):虚拟机集群搭建时，每完成一部都要快照，后面如果出错，可以恢复上一步快照！！！windows里面装的jdk要和集群环境里面的jdk版本最好一致，不然有可能jar包在hadoop集群运行不了!!!如果jdk版本是1.8，maven版本不
