我正在努力处理一些hadoop配置。我正在寻求增加ApplicationsMaster可以使用的最大vCore数量。我的问题是目前只能使用1个vCore(见下图)，因此我一次只能运行一项作业。其他作业将保持在ACCEPT阶段。我已经找到如何增加文件capacity-scheduler.xml中允许的内存。就我而言:yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent0.8yarn.scheduler.capacity.maximum-applications10000yarn.scheduler.capacity.node-locali
如果我有3个spark应用程序都使用同一个yarncluster，我应该如何设置yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores在3个yarn-site.xml中的每一个？(每个spark应用程序都需要在类路径上有自己的yarn-site.xml)这个值在客户端yarn-site.xml中是否重要？如果是:假设集群有16个核心。每个yarn-site.xml中的值是否应该为5(总共15，为系统进程留下1个核心)？或者我应该将每个设置为15吗？(注意:Cloudera表示此处应为系统进程保留一个核心:http://blog.cloudera.com/blog/20
我们有一个由Yarn管理并运行hadoop的5节点集群1Masternamenode8vcoresand24GBmemory4个数据节点，每个节点8个vcores和24GB内存当我在ui上查看Yarn配置时，如下图中突出显示的那样，它仅使用16GB和6个vcores我们的应用程序正在使用所有16gb，因此想要增加内存，因为它可用(24-2gbforos所以可用是22gb)我需要在哪里配置这个22gb而不是16gb？根据研究发现yarn-site.xml可能是这个地方所以继续更新它并重新启动yarn但它仍然显示16gb如果社区中的任何专家能提供帮助，我们将不胜感激，因为我们是Yarn的新
以下是我的配置:**mapred-site.xml**map-mb:4096opts:-Xmx3072mreduce-mb:8192opts:-Xmx6144m**yarn-site.xml**resourcememory-mb:40GBminallocation-mb:1GBhadoop集群中的Vcores显示为8GB，但我不知道如何计算或在哪里配置它。希望有人能帮助我。 最佳答案 简答题如果您只是在单节点集群或小型个人分布式集群上开箱即用地运行hadoop，这很可能无关紧要。您只需要担心内存。长答案vCore用于较大的集群，
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
我在yarn-site.xml中将我的最大分配vcores设置为1，并将物理核心数设置为2。所有节点都相同。然而，有时，YARN会为一个节点分配3个容器。它报告该节点上有-1个vcores可用。最终发生的是nodemanager在该节点上关闭，作业失败。如何防止YARN过度分配vcores？还有其他节点可用，使用了0个vcore。我已经指定了可以分配的最小和最大vcore数量以及每个节点的物理vcore数量。当我查看YARN报告时，一切正常。 最佳答案 这answer是你要找的。不幸的是，默认的YARN行为似乎是在进行这些分配时只考
hadoopjob-list似乎只显示mapreduce作业，但我的资源管理器UI为在YARN上运行的所有作业显示诸如“分配的CPUVCores”和“分配的内存MB”之类的东西(包括诸如Spark和Tez)。如何通过命令行而不是转到UI来获取这些结果？ 最佳答案 YARN支持不同类型的应用程序。“MapReduce”是YARN支持的一种应用。如果您使用hadoopjob(已弃用，您应该使用mapredjob)或mapredjob，您只能操作MapReduce作业。要查看不同类型应用程序(mapreduce、spark等)的状态，您应
我正在使用以下配置在YARN上提交spark应用程序conf.set("spark.executor.cores","3")conf.set("spark.executor.memory","14g")conf.set("spark.executor.instances","4")conf.set("spark.driver.cores","5")conf.set("spark.driver.memory","1g")但是，在YARN资源管理器UI上，它显示vCoresused=5，我预计vCores曾经是17((4x3)+5=17)即12执行人和5驱动程序。但它总是显示等于execu
JobCountersLaunchedmaptasks=3Launchedreducetasks=45Data-localmaptasks=1Rack-localmaptasks=2Totaltimespentbyallmapsinoccupiedslots(ms)=29338Totaltimespentbyallreducesinoccupiedslots(ms)=200225Totaltimespentbyallmaptasks(ms)=29338Totaltimespentbyallreducetasks(ms)=200225Totalvcore-secondstakenbyal
我是yarn的新手，我正在用Java编写一个YARN应用程序。根据要求，我只能在一台机器上使用N个物理内核。YARN允许设置我想分配给我的应用程序的VCore数和内存。是否可以确定给定N个物理核心的VCore数量？例如。如果我有32个物理内核，而我只想使用8个物理内核，那么我的应用程序的VCore数应该是多少？ 最佳答案 使用8Inalmostallcases,anode’svirtualcorecapacityshouldbesetasthenumberofphysicalcoresonthemachine.http://blog
