在我们的集群上，我们设置了动态资源池。规则设置为首先yarn将查看指定的队列，然后是用户名，然后是主要组......但是对于distcp我似乎无法指定队列，它只是将其设置为主要组。这就是我现在运行它的方式(这是行不通的):hadoopdistcp-Dmapred.job.queue.name:root.default....... 最佳答案 您在指定参数时犯了错误。您不应该使用“:”来分隔键/值对。你应该使用“=”。命令应该是hadoopdistcp-Dmapred.job.queue.name=root.default......
我正在尝试使用Hadoop、YARN和Accumulo运行MapReduce作业。我收到以下输出，但我无法找到问题所在。看起来是YARN问题，但我不确定它在寻找什么。我在$HADOOP_PREFIX/grid/hadoop/hdfs/yarn/logs位置有一个nmPrivate文件夹。这是它说找不到的文件夹吗？14/03/3108:48:46INFOmapreduce.Job:Jobjob_1395942264921_0023failedwithstateFAILEDdueto:Applicationapplication_1395942264921_0023failed2times
我们有一个在HDFS2.7.3上运行的Spark流应用程序，使用Yarn作为资源管理器。运行应用程序时，这两个文件夹:/tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache/tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache正在填满磁盘。因此，根据我的研究发现，在yarn-site.xml中配置这两个属性会有所帮助。yarn.nodemanager.localizer.cache.cleanup.interval-ms2000yarn.nodemanager.localizer.cache.target-size-mb2048我已经在每
ResourcemodelinHadoop3允许我们定义自定义资源类型。我进行了一些谷歌搜索，但找不到任何可以说明如何配置YARNFairScheduler以在其池中分配/隔离这些资源的信息。 最佳答案 找到JIRA[Umbrella]YARNResourceProfilesphase#2enhancements，以及一些与RMUI和FairScheduler的内部工作相关的子任务，例如“Addsupportfordynamicresourceupdateswithmultipleresourcetypes”。截至2019年7月，部
我正在尝试使用YARNRESTAPI提交spark-submit作业，我通常通过命令行运行它。我的命令行spark-submit看起来像这样JAVA_HOME=/usr/local/java7/HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf/usr/local/spark-1.5/bin/spark-submit\--driver-class-path"/etc/hadoop/conf"\--classMySparkJob\--masteryarn-cluster\--conf"spark.executor.extraClassPath=/usr/local/hado
我尝试在YARN-CLUSTER(2个节点)上运行SparkApps但似乎这2个节点不平衡，因为只有1个节点在工作而另一个不工作.我的脚本:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--deploy-modecluster--num-executors2--driver-memory1G--executor-memory1G--executor-cores2spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar1000我看到我的一个节点正在工作，但另一个没有，所以这是
我正在运行一个运行MRv1(CDH5)与LocalFileSystem配对的测试集群，我唯一能够运行作业的用户是mapred(因为mapred是启动jobtracker/tasktracker守护进程的用户)。当以任何其他用户提交作业时，作业失败，因为jobtracker/tasktracker无法在.staging目录下找到job.jar。当YARN(MRv2)与LocalFileSystem配对时，我遇到了完全相同的问题，即当由“yarn”以外的用户提交作业时，应用程序主管无法在.staging目录下找到job.jar。查看提交作业的用户的.staging目录，发现.staging
我正在尝试在yarn集群上执行我的代码我使用的命令是$SPARK_HOME/bin/spark-submit\--class"MyApp"\target/scala-2.10/my-application_2.10-1.0.jar\--masteryarn-cluster\--num-executors3\--driver-memory6g\--executor-memory7g\但是，我可以看到这个程序只在本地主机上运行。它能够从hdfs读取文件。我已经在独立模式下试过了，效果很好。请指出哪里出了问题。 最佳答案 我正在使用Had
我正在运行一个具有8个vCore和8Gb总内存的本地Yarn集群。工作流程是这样的:YarnClient提交在容器中启动AppMaster的应用请求。AppMaster启动，创建amRMClient和nmClient，将自己注册到RM，接下来它通过amRMClient.addContainerRequest为工作线程创建4个容器请求即使有足够的资源可用容器也没有分配(永远不会调用回调的onContainersAllocated函数)。我尝试检查nodemanager和resourcemanager的日志，但没有看到任何与容器请求相关的行。我密切关注apache文档，无法理解我做错了什么
我正在尝试从笔记本电脑启动bin/spark-shell和bin/pyspark，连接到yarn-client中的Yarn集群模式，我得到了同样的错误WARNScriptBasedMapping:Exceptionrunning/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn1/topology.py10.0.240.71java.io.IOException:Cannotrunprogram"/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn1/topology.py"(indirectory"/Users/eugenezhulenev/projects/clo
