我提到了this链接并获得对YARN工作原理的公平理解。YARN能够运行Multi-Tenancy应用程序，例如MR、Spark等。关键点是特定于应用程序的ApplicationMaster(AM)。当客户端向ResourceManager提交Job时，ResourceManager如何知道它是哪种应用程序(MR、Spark)并因此启动适当的ApplicationMaster？谁能帮助RM如何知道提交给它的作业类型？编辑:这个问题是:RM怎么知道提交了什么样的Job，而不知道YARN和MR或者Spark之间有什么关系。RM收到一个Job，因此它必须启动第一个运行特定应用程序Applic
我有大量由小文件创建的输入拆分(大约50,000个)，我想使用Hadoop处理这些拆分。但是，我只有256个容器可用于处理它。作业本身使用大量CPU，但使用相当少的内存。我正在使用Hadoop2.3并查看了MapReduce1.0中的JVM重用功能我也读过关于ubertasks的内容，但它看起来不是一回事-或者我对JVM重用有不同的理解。由于我有很多小文件(并且正在为每个文件生成一个inputSplit)，我想为每个容器创建一个JVM机器，并为每个已分配的JVM运行尽可能多的顺序映射任务。这将减少JVM分配时间的开销。我想对于每个输入拆分都会分配一个新的映射器，从而分配一个新的JVM，
我是spark的新手。正在尝试运行sparkonyarninyarn-clientmode.SPARKVERSION=1.0.2HADOOPVERSION=2.2.0yarn集群有3个事件节点。spark-env.sh中设置的属性SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1GSPARK_EXECUTOR_INSTANCES=3SPARK_EXECUTOR_CORES=1SPARK_DRIVER_MEMORY=2GCommandused:/bin/spark-shell--masteryarn-client但是在登录spark-shell之后，它只注册了1个执行器，并为其分配了一些默认
我正在尝试让Giraph在YARN集群上运行，(Hadoop2.5.2)但我是否陷入了这个错误:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.giraph.yarn.GiraphApplicationMaster我已经尝试了我在之前关于此主题的消息中可以找到的所有方法，但无济于事。我的命令行是这样的:hadoopjar/home/prhodes/giraph/giraph-examples/target/giraph-examples-1.2.0-SNAPSHOT-for-hadoop-2.5.2-jar-with-dependencies.jarorg.
我正在尝试运行HiveFromSpark我的EMRSpark/Hive集群上的示例。问题使用yarn-client:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-client--num-executors=19--classorg.apache.spark.examples.sql.hive.HiveFromSpark~/spark/lib/spark-examples-1.3.0-hadoop2.4.0.jar就像一个魅力。但是，使用yarn-cluster:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-cluster--num
谁能告诉我MR1和yarn和MR2有什么区别我的理解是MR1将具有以下组件名称节点，二级名称节点，数据节点，工作追踪器，任务追踪器yarn节点管理器资源管理器Yarn是由MR1还是MR2组成的(或者MR2和Yarn都是一样的？)对不起，如果我问的是基本水平的问题 最佳答案 MRv1使用JobTracker创建任务并将其分配给任务跟踪器，当集群扩展到足够大(通常大约4,000个集群)时，这可能成为资源瓶颈。MRv2(又名YARN，“YetAnotherResourceNegotiator”)每个集群都有一个资源管理器，每个数据节点都运
我试图从simple-yarn-app运行简单的yarn应用程序.但是我的应用程序错误日志中出现以下异常。Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/yarn/conf/YarnConfigurationatjava.lang.Class.getDeclaredMethods0(NativeMethod)atjava.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2531)atjava.lang.Class.getMethod0(Clas
我有一个HadoopFileSystem，它使用带有JNI的本地库。显然，我必须独立于当前执行的作业来包含共享对象。但是我找不到告诉Hadoop/Yarn应该在哪里寻找共享对象的方法。我使用以下解决方案部分成功，同时使用yarn启动wordcount示例。在启动资源和节点管理器时设置exportJAVA_LIBRARY_PATH=/path。这有助于资源和节点管理器，但实际的作业/应用程序失败了。在执行wordcount示例时打印LD_LIBRARY_PATH和java.library.path会产生以下结果。什么/logs/userlogs/application_x/contain
当一个job在集群中运行时，如果NameNode突然挂了，那么这个job的状态是什么(failed或者killed)？如果失败意味着谁在更新作业状态？这在内部是如何工作的？ 最佳答案 备用Namenode将通过故障转移过程变为事件Namenode。看看HowdoesHadoopNamenodefailoverprocessworks?YARN架构围绕着ResourceManager、NodeManager和ApplicationsMaster。作业将继续进行，而不会因名称节点故障而受到任何影响。如果以上三个进程中的任何一个失败，将根
目前我使用的是clouderahadoop单节点集群(启用了kerberos。)在客户端模式下我使用以下命令kinitspark-submit--masteryarn-client--proxy-userclouderaexamples/src/main/python/pi.py这很好用。在集群模式下，我使用以下命令(没有完成kinit并且缓存中没有TGT)spark-submit--principal--keytab--masteryarn-clusterexamples/src/main/python/pi.py也很好用。但是当我在集群模式下使用以下命令时(没有完成kinit并且缓
