考虑有3个顶级队列，q1、q2、q3。CapacitySchedulerq1和q2的用户将他们的作业提交到各自的队列，他们保证获得分配的资源。现在q3未使用的资源必须由q1和q2使用。yarn在划分额外资源时考虑了哪些因素？谁(q1，q2)得到偏好？ 最佳答案 CapacityScheduler中的每个队列都有2个重要属性(根据可用资源总量的百分比定义)，它们决定了调度:保证队列的容量(由配置“yarn.scheduler.capacity.{queue-path}.capacity”决定)队列可以增长到的最大容量(由配置“yarn
我对Hadoopyarn2.7.1中的平均合并时间有疑问我在具有7个节点的集群上运行了一个wordcount示例，其中包含一个txt文件(1.5GB)正如您在下图中看到的那样，一个作业有12个map任务和一个reduce任务什么平均合并时间为零？这是否意味着12个map输出的排序或合并为零？screenshot请指导我 最佳答案 没有，平均合并时间为avg(sortFinishTime-shuffleFinishTime)Reducer在shuffle期间接收来自多个映射器的输入。收到输入后，这些输入将附加到reducer(本地)的
当我通过在ClouderaManager高级配置选项中将配置添加到yarn-site.xml来启用yarn时间服务器时:yarn.timeline-service.hostnameyarn-hostnameyarn.timeline-service.enabledtrueyarn.timeline-service.generic-application-history.enabledtrueyarn.timeline-service.enabledtrueyarn.timeline-service.ttl-enabletrueyarn.resourcemanager.system-me
在YARN上的MapReduce应用程序中，Reduce任务的最大内存是否需要大于Map任务？就像下面...mapreduce.map.memory.mb=7mapreduce.reduce.memory.mb=14mapreduce.map.java.opts=0.8*7=5,6mapreduce.reduce.java.opts=0.8*2*7=11,2 最佳答案 没有硬性规定，reduce任务内存应该大于map任务内存。默认情况下，mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.
所以我试图在通过Oozie工作流启动的Yarn-cluster模式下运行Spark作业，但遇到了以下错误(下面的相关堆栈跟踪)java.sql.SQLException:ERROR103(08004):Unabletoestablishconnection.atorg.apache.phoenix.exception.SQLExceptionCode$Factory$1.newException(SQLExceptionCode.java:388)atorg.apache.phoenix.exception.SQLExceptionInfo.buildException(SQLExce
我正在尝试修改YARN容器分配代码。通过容器分配，我的意思是决定将容器放置在集群中的特定机器上。我想编写自己的容器分配代码。首先，我使用YARN在伪分布式模式下运行Hadoop。我试图在源代码中找到相关点。到目前为止，使用print语句，我已经能够查明类hadoop-source-code/hadoop-yarn-project/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/src/main/java/org/apache/hadoop/yarn/api/impl/pb/client/ApplicationMasterProtocolPBClientImpl.java#
提前感谢您的帮助。我正在使用提供的Hadoop示例运行yarn作业。作业永远不会完成并停留在“ACCEPTED”状态。查看正在打印的内容，似乎作业正在等待完成——并且客户端不断地探测作业状态。示例作业(来自Hadoop2.6.0):spark-submit--masteryarn-client--driver-memory4g--executor-memory2g--executor-cores4--classorg.apache.spark.examples.SparkPi/home/john/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-exa
我想将一个spark应用程序(只是一个简单的HelloWorld应用程序)部署到我的hadoop集群。在我的Windows机器上使用spark提交，我使用--masteryarn在客户端模式下执行应用程序。连接到hadoop集群是成功的，在集群上的日志文件中可以看到。(hadoopconf文件已经从集群下载下来，保存在客户端windows机器上，环境变量已经设置好)。使用hadoop2.7和spark1.6这是使用的spark-submit命令:>spark-submit--masteryarn--class"SimpleApp"..\..\SimpleApp\target\scala
启动yarn守护进程，启动资源管理器，记录到/opt/hadoop/logs/yarn-root-resourcemanager-Web.out[FatalError]yarn-site.xml:24:1:Theend-tagforelementtype"property"mustendwitha'>'delimiter.localhost:startingnodemanager,loggingto/opt/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-Web.outlocalhost:Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.ap
我们最近决定在多个集群(具体版本各不相同)上为HadoopYARNResourceManager和ApplicationTimeline服务器启用GC日志记录，以帮助调查与YARN相关的内存和垃圾收集问题。这样做时，我们想避免两个我们知道可能会发生的问题:当YARNRM或AT服务器因任何原因重启时覆盖日志文件日志使用过多的磁盘空间，导致磁盘被填满当为进程启动JavaGC日志记录时，它似乎会替换任何具有相同名称的文件的内容。这意味着除非您小心，否则您将丢失GC日志记录，也许在您更有可能需要它的时候。如果您让集群运行足够长的时间，日志文件将填满磁盘，除非进行管理。即使GC日志记录目前不是很
