我在运行一个简单的YARN应用程序时遇到以下异常，我如何才能获得更多信息来调试该问题？Oct14,201412:29:19PMdz.lab.yarn.simple.handler.RMCallbackHandleronContainersCompletedINFO:container'container_1410790353365_0036_02_000002'statusisContainerStatus:[ContainerId:container_1410790353365_0036_02_000002,State:COMPLETE,Diagnostics:Exceptionfr
我正在尝试在共享磁盘上具有HadoopDirectory的几台机器上设置hadoop集群。HDFS运行良好。但是当我尝试启动YARN时，ResourceTracker抛出BindException。ResourceTracker配置运行的节点(ahti.d.umn.edu-131.212.41.9)可以访问(我可以通过SSH连接到它)并且端口(28025)也已打开。org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceTrackerServicefailedinstateSTARTED;cause:org.apache.hadoop
我必须在Hadoop集群中运行一些无法用Map/Reduce表达的东西。我想到了为它编写一个YARN应用程序。我发现了SpringYarn对于spring-boot并遵循入门指南(请参阅链接)。到目前为止，这是有效的，但存在一些缺陷:在教程中生成了三个JAR(一个用于客户端，一个用于appmaster，一个用于容器)，在提交应用程序时它们必须位于特定的文件夹结构中我必须在application.yml中对HDFSURI和资源管理器主机/端口进行硬编码，或者将它们作为命令行参数提供由于它是基于SpringBoot，应用程序是用java-jar启动的，所以创建的JAR文件非常大，里面基本上
在GoogleComputeEngine上部署了一个Hadoop(Yarn+Spark)集群，其中有一个主节点和两个从节点。当我运行以下shell脚本时:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors1--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1/home/hadoop/spark-install/lib/spark-examples-1.1.0-hadoop2.4.0.jar10作业一直在运行，每
我在yarn模式下使用spark提交，但我收到了这个错误:显然我的输入路径hdfs://缺少一个'/'我正在通过hdfs://master:8020/usr/jimmy/Test/，但是日志输出是日志文件中的hdfs:/master:8020/usr/jimmy/Test/Personal1(Personal1在我的代码中指定)缺少的'/'显然是问题所在我能做什么？请帮帮我我的命令:./bin/spark-submit--masteryarn-cluster--classMovie.Movies/usr/jimmy/Move.jarhdfs://master:8020/usr/jimm
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
