在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我的环境包含4个物理节点和少量RAM，每个节点有8个CPU内核。我注意到spark会自动决定为每个CPU分配RAM。结果是发生了内存错误。我正在处理大数据结构，我希望每个执行程序都将在物理节点上拥有整个RAM内存(否则我会遇到内存错误)。我尝试在“yarn-site.xml”文件上配置“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores1”或在spark-defaults.conf上配置“spark.driver.cores1”但没有成功。 最佳答案 尝试设置spark.executor.cores1
我在yarn上运行hivesql，它在连接条件下抛出错误，我能够创建外部表和内部表但是在使用命令时无法创建表createtableasASSELECTnamefromstudent.当通过hivecli运行相同的查询时它工作正常但是使用springjog它会抛出错误2016-03-2804:26:50,692[Thread-17]WARNorg.apache.hadoop.hive.shims.HadoopShimsSecure-Can'tfetchtasklog:TaskLogServletisnotsupportedinMR2mode.Taskwiththemostfailures
我有一些Spark代码可以分析CSV文件中的输入数据集。当我在集群模式下运行它时，出现以下错误(在本地模式下它到目前为止工作正常)。我的问题是:局部变量是否会影响不同worker的并行执行？我使用本地文件作为输入。我必须使用HDFS文件吗？我相信RDD是并行化的，输入文件可以存储在本地文件系统中。Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=xxx,access=WRITE,inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-
我在Ubuntu16.04上安装了Hadoop2.7.4。我正在尝试以伪模式运行它。我为所有hadoop文件、NameNode和DataNode文件安装了一个“/hadoop”分区。我的core-site.xml是:fs.defaultFShdfs://localhost:9000我的hdfs-site.xml是:dfs.replication1dfs.name.dir/hadoop/nodes/namenodedfs.data.dir/hadoop/nodes/datanode我的mapred-site.xml是:Map-Reduce.framework.nameyarn我的yarn
我们在ApacheHadoopYARN上运行Spark作业。我特别需要在这些作业上使用“LD_PRELOAD技巧”。(在任何人panic之前，它不是用于生产运行；这是自动化作业测试的一部分)。我知道如何在作业中提交额外的文件，我知道如何在节点上设置环境变量，所以将这些设置添加到spark-defaults.conf几乎提供了一个解决方案:spark.files=/home/todd/pwn_connect.sospark.yarn.appMasterEnv.LD_PRELOAD=pwn_connect.sospark.executorEnv.LD_PRELOAD=pwn_connect
我浏览了thisStackOverflow帖子，但它们对我帮助不大。我正在尝试让Yarn在现有集群上运行。到目前为止，我们一直在使用sparkstandalonemanger作为我们的资源分配器，它一直按预期工作。这是我们架构的基本概述。白框中的所有内容都在docker容器中运行。从master-machine我可以从yarn资源管理器容器中运行以下命令并运行一个使用yarn的spark-shell:./pyspark--masteryarn--驱动程序内存1G--executor-memory1G--executor-cores1--conf"spark.yarn.am.memory
我正在尝试在ubuntu上安装HBasev0.98.6。我已经在操作系统上运行了HadoopYARN。我应该停止现有的Hadoop进程并完全依赖HBase还是使用现有的YARN设置配置HBase？如果需要，我可以分享更多信息。我试图先在伪分布式上运行HBase，然后在分布式模式下运行。需要说明的是——我问的是在安装HBase之前是否需要运行HadoopYARN(以分布式方式——而不是在一台计算机上)。如果没有，并且我在那些计算机上仍然有HadoopYARN，它会导致HBase在这些服务器上运行时出现任何问题吗？ 最佳答案 这个问题有
我开始玩hadoop2.6.0，根据officialdocumentation搭建了一个伪分布式单节点系统.当我运行简单的MapReduce(MR1)示例(参见“伪分布式操作->执行”)时，总执行时间约为7秒。更准确地说，bash的时间给出:real0m6.769suser0m7.375ssys0m0.400s当我通过Yarn(MR2)运行相同的示例时(参见“伪分布式操作->YARNonSingleNode”)，总执行时间约为100sec，因此非常慢。bash的时间给出:real1m38.422suser0m4.798ssys0m0.319s因此，(出于某种原因)在用户空间之外存在大量
我正在使用spring-boot和spring-boot-yarn将yarn应用程序提交到集群。我的用例接近本教程中描述的用例https://github.com/spring-guides/gs-yarn-basic.唯一的区别是我的“客户端”应该是一个网络应用程序，并在发出网络请求时提交yarn作业。我遇到的问题是，对“客户端”网络应用程序的网络请求提供了我需要传递给yarn作业的参数。在上面的教程中，参数作为命令行参数传递给application.yml中指定的appmaster/容器。在我的例子中，这种方法不起作用，因为我为每个yarn作业设置了不同的参数集。有没有一种方法可以
