如何获取应用程序发送给资源管理器的待处理请求数？据我所知，资源管理器可能不会立即分配请求的资源，因此请求将被挂起，对吧？ 最佳答案 我正在使用Hadoop2.7.1。从资源管理器UI中，您可以看到“未完成的资源请求”。在RM用户界面中:点击正在运行的应用程序(例如application_1447644421851_0004)在申请页面中，点击尝试ID(例如appattempt_1447644421851_0004_000001)在“应用程序尝试ID”页面中，您将看到“TotalAllocatedContainers”和“TotalO
我了解HDFS和MapReduce的概念，以及将处理逻辑移动到数据以提高效率的重要性。我什至能够在我的基本Hadoop集群上运行几个mapreduce作业。围绕这些概念，有许多不同的技术，如YARN、HUE、OOZIE，所有这些似乎都在做同样的事情(至少从非常高的水平来看)，即作业的操作可见性和CRUD能力(可以是map-reduce或者是其他东西)。我做出这个假设是否正确，或者它们之间是否存在更根本的区别？谢谢凯 最佳答案 YARN-MapReduce是一种API，您必须在其中实现数据处理逻辑。编译代码后，您必须使用hadoopj
我正在使用当前版本的Hadoop，并运行一些TestDFSIO基准测试(1.8版)来比较默认文件系统是HDFS与默认文件系统是S3存储桶的情况(通过S3a使用)。在默认文件系统为S3a的情况下读取100x1MB文件时，我观察到YARNWebUI中的最大容器数小于默认情况下的HDFS，而S3a约为慢4倍。当使用默认文件系统S3a读取1000x10KB文件时，我观察到YARNWebUI中的最大容器数至少比默认为HDFS，S3a大约慢16倍。(例如，默认情况下HDFS的测试执行时间为50秒，而默认情况下S3a的测试执行时间为16分钟。)启动的maptask的数量在每种情况下都符合预期，这方面
我已经实例化了一个Hadoop2.4.1集群，我发现运行MapReduce应用程序的并行化取决于输入数据所在的文件系统类型。使用HDFS，MapReduce作业将生成足够多的容器以最大限度地利用所有可用内存。例如，一个172GB内存的3节点集群，每个map任务分配2GB内存，将创建大约86个应用程序容器。在非HDFS的文件系统上(如NFS或在我的用例中，并行文件系统)，MapReduce作业将仅分配可用任务的子集(例如，对于相同的3节点集群，大约25-创建了40个容器)。由于我使用的是并行文件系统，因此我不太关心使用NFS时会发现的瓶颈。是否有YARN(yarn-site.xml)或M
作为tez的github页面说，tez非常简单，其核心只有两个组件:数据处理管道引擎，以及数据处理应用程序的主控程序，可以将上述任意数据处理“任务”放在一个任务DAG中那么我的第一个问题是，现有的mapreduce作业(例如tez-examples.jar中存在的wordcount)如何转换为任务DAG？在哪里？或者他们不...？我的第二个也是更重要的问题是关于这部分的:tez中的每个“任务”都有以下内容:用于使用键/值对的输入。处理它们的处理器。输出以收集处理后的键/值对。谁负责在tez任务之间拆分输入数据？它是用户提供的代码还是Yarn(资源管理器)甚至是tez本身？输出阶段的问题
我在我的开发机器上写了一个spark程序，它是一台mac。hadoop的版本是2.6，spark的版本是1.6.2。hadoop集群有3个节点，当然都是在linux机器上。我在ideaIDE中以spark独立模式运行spark程序，它运行成功。但是现在，我改成yarn-client模式，还是不行，提示信息如下:...2017-02-2311:01:33,725-[HL]INFOmainorg.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy-ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:80322017-02-2311:01:34,839
我有一个4节点集群(1个名称节点/资源管理器3个数据节点/节点管理器)我正在尝试运行一个简单的tez示例orderedWordCounthadoopjarC:\HDP\tez-0.4.0.2.1.1.0-1621\tez-mapreduce-examples-0.4.0.2.1.1.0-1621.jarorderedwordcountsample/test.txt/sample/out作业被接受，Applicationmaster和容器被设置但是在节点管理器上我看到了这些日志2014-09-1017:53:31,982INFO[ServiceThread:org.apache.tez.
我在AWS上设置了一个Hadoop/Yarn集群，我有一个主节点和3个从节点。我已经验证我有3个事件节点在端口50070和8088上运行。我在客户端部署模式下测试了一个spark作业，一切正常。当我尝试使用./spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit--masteryarn--deploy-modeclusterip.py提交作业时。我收到以下错误。Diagnostics:Filedoesnotexist:hdfs://ec2-54-153-50-11.us-west-1.compute.amazonaws.com:9000/user/ubu
先决条件假设ApacheSpark使用YARN部署在hadoop集群上。此外，Spark执行正在运行。Spark是如何处理下面列出的情况的？案例与问题hadoop集群的一个节点由于磁盘错误而失败。但是复制足够高并且没有数据丢失。在该节点上运行的任务会怎样？hadoop集群的一个节点由于磁盘错误而失败。复制不足够高，数据丢失了。Simplyspark再也找不到预先配置为工作流资源的文件。它将如何处理这种情况？在执行期间主名称节点故障转移。spark是否自动使用故障转移名称节点？当辅助名称节点也发生故障时会发生什么情况？由于工作流程中的某些原因，集群完全关闭。spark会随着集群自动重启吗
我有一个包含1个主节点和6个从节点的集群，它使用预构建版本的hadoop2.6.0和spark1.6.2。我正在运行hadoopMR和spark作业，所有节点上都安装了openjdk7，没有任何问题。但是，当我在所有节点上将openjdk7升级到openjdk8时，sparksubmit和spark-shellwithyarn导致了错误。16/08/1714:06:22ERRORclient.TransportClient:FailedtosendRPC4688442384427245199to/xxx.xxx.xxx.xx:42955:java.nio.channels.Closed
