我们尝试将一个简单的SparkPI示例提交到SparkonYarn。bat写法如下:./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors3--driver-memory4g--executor-memory1g--executor-cores1.\examples\target\spark-examples_2.10-1.4.0.jar10pause我们的HDFS和Yarn运行良好。我们正在使用Hadoop2.7.0和Spark1.4.1。我们只有1个节
请有人帮助我，我正在尝试在HaoopYarn上安装spark，但出现此错误:org.apache.spark.SparkException:Yarnapplicationhasalreadyended!Itmighthavebeenkilledorunabletolaunchapplicationmaster.atorg.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.waitForApplication(YarnClientSchedulerBackend.scala:113)atorg.apache.spark.s
在YARN中，应用程序主机向资源管理器请求资源，以便可以启动该应用程序的容器。applicationmaster是在启动第一个容器之前等待所有资源分配完毕，还是请求每个容器，当它获得容器的资源时，它开始启动特定的容器？即只有部分资源可用时的情况呢？它是否等待资源被释放？还是根据可用资源继续？MR应用程序主机如何决定MR作业的资源需求？是YARNMR客户端确定这个并将它发送给AM还是AM找到它？如果是这样，这是基于什么？我相信这是可配置的，但我可能在谈论未提供内存和CPU时的默认情况。 最佳答案 不，AM不会等待所有资源分配完毕。相反
如何杀死所有处于“已接受”状态的yarn应用程序。我有超过1K个处于接受状态的进程，我如何才能将它们全部杀死。目前我正在使用这个shell脚本来终止所有已接受的作业:forappin`yarnapplication-list|awk'$6=="ACCEPTED"{print$1}'`;doyarnapplication-kill"$app";done有没有更好的方法呢？ 最佳答案 据我所知，创建小脚本是目前正确的方法，您已经这样做了。由于“-Appstates”选项仅适用于-list子命令，因此没有其他内置shell选项可用于执行此
我正在尝试将ApacheSparkPi示例从Eclipse部署到HadoopYARN。我正在使用3个带有Linux的虚拟机运行自己的集群。集群中的Hadoop版本为2.7.2，Spark为1.6.0，并预构建了Hadoop2.6.0及更高版本。我能够从节点运行Pi示例，但是当我想从Windows上的eclipse(yarn集群模式)运行javaPi示例时，出现如下所示的错误。我发现有几个线程出现此错误，但其中大部分是针对带有一些额外变量的cloudera或hortonwork，或者没有解决我的问题。我还尝试了YARN客户端模式，结果相同。有人可以帮助我吗？Eclipse控制台输出:16
我正在研究centos6.5和hadoop2.7.2上的hadoopmap-reduce。我了解到hdfs只是分布式文件系统，而Yarn管理map-reduce工作，所以我认为如果我不打开Yarn(资源管理器、节点管理器)，map-reduce将不起作用。因此，我认为，wordcount不应该在仅使用hdfs而不是yarn的系统中执行map-reduce过程。(关于伪分发模式)但是当我打开hdfs而不是Yarn时，如下所示，并执行wordcount示例时，它显示“map-reduceframework”。这是什么意思？有没有可能只有hdfsprocessmap-reduce没有Yarn
异常:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.http.client.utils.URLEncodedUtils.parse(Ljava/lang/String;Ljava/nio/charset/Charset;)Ljava/util/List; 最佳答案 这是库版本冲突的情况。你应该检查几件事:你的运行时类路径是什么，特别是检查来自hadoop安装的库。如果有的话，你的fat-jar带来了哪些图书馆。您使用--jar选项添加的库。您还应该检查spark依赖于哪些库。一切都应该是一致的，但你的
我在Ubuntu16.04上安装了Hadoop2.7.2。当我运行命令时:start-yarn.sh它给出了以下输出:startingyarndaemons/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh:line122:rt:commandnotfoundstartingresourcemanager,loggingto/usr/local/hadoop-2.7.2/logs/yarn-hduser-resourcemanager-brij-Compaq-15-Notebook-PC.out/usr/local/hadoop-2.7.2/e
我正在尝试构建不同大小的集群，这就是为什么我需要可以从中计算namenode、yarn和资源管理器的RAM、CPU和磁盘内存的公式。还想知道RAM、CPU和磁盘之间的关系。 最佳答案 您可以使用Cloudera指南Download 关于hadoop-我想知道(公式)如何计算namenode、yarn和ResourceManager的RAM、CPU和磁盘内存，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我们在hadoopyarn上运行samza作业。到目前为止，我们都是通过在ResourceManager主机上调用run-job.sh来手动部署作业。run-job.sh--config-factory=org.apache.samza.config.factories.PropertiesConfigFactory--config-path=file:///usr/share/promo-rules-consumer/config/config.propertiesSamza部署脚本和samza分发tar"samza-dist.tar.gz"都放在资源管理器本地文件系统上。但现在我想
