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
我想在Hadoop2.5集群上启用Kerberos，该集群中有我们要保留的数据。进入Ambari中的Kerberos向导，它警告:YARNlogandlocaldirwillbedeletedandResourceManagerwillbeformatted...这会损害我们部署的数据和应用程序吗？我们在专用数据节点上有Hive数据，但我不清楚是否需要备份和恢复所有数据。我们是否需要备份，如果需要，如何备份？ 最佳答案 你应该没问题。您的消息中提到的本地目录:YARNlogandlocaldirwillbedeletedandRes
我尝试运行网站上的第一个示例http://hadoop.apache.org/docs/current2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/WritingYarnApplications.html下面是我的代码PathjarPath=newPath("target/HadoopStudy-0.0.1-SNAPSHOT.jar");FileSystemfs=FileSystem.get(conf);FileStatusjarStatus=fs.getFileStatus(jarPath);LocalResourceamJarRsrc=Records.newReco
所以我删除了我的主机，然后尝试再次添加它。DataNode工作正常，但我无法让Nodemanager工作。我在删除后用yum删除了hadoop-yarn包，然后使用ambari再次安装它。现在，当我尝试使用ambari启动Nodemanager时，出现以下错误:2014-05-2319:40:41,507-Execute['exportHADOOP_LIBEXEC_DIR=/usr/lib/hadoop/libexec&&/usr/lib/hadoop-yarn/sbin/yarn-daemon.sh--config/etc/hadoop/confstartnodemanager']{
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
有什么办法可以确定YARN是否触发了抢占机制？可能在YARN资源管理器或日志中？ 最佳答案 如果您的日志级别设置为info，您应该会在YARN资源管理器日志中看到它。//Warnapplicationaboutcontainerstobekilledfor(RMContainercontainer:containers){FSAppAttemptapp=scheduler.getSchedulerApp(container.getApplicationAttemptId());LOG.info("Preemptingcontaine
根据我对博客的理解，Yarn(mapred2)比hadoop的mapreduce更快或更智能。如果它是真的，有没有办法配置Hive以使用Yarn/Mapred2而没有任何复杂性来提高性能或增加资源利用率？ 最佳答案 Hive在Yarn的开箱即用映射上运行。但是在Yarn上运行一个旧的Hive不会是惊天动地的体验，你可能会测量相同的时间。您想要的是获得最新的Hive开发和改进(例如ORCandVectorization)，也许尝试运行HiveonTez.我建议阅读Stinger并检查这个deploymentguide.
