CapacityScheduler允许沿组织线共享Hadoop集群，从而为每个组织分配整个集群的特定容量。我想知道如果大数据来了，那么分配给某个队列的容量会自动改变吗？ 最佳答案 在容量调度器配置中我们定义了yarn.scheduler.capacity.root..capacity和yarn.scheduler.capacity.root..maximum-capacityyarn.scheduler.capacity.root..capacity是队列的容量，而yarn.scheduler.capacity.root..maxi
下面是我的调度程序xml文件，我限制了对根队列的访问，作为dev2，qa2用户应该只提交他们的队列。但是我也可以以dev2用户的身份将作业提交到QA队列，这不应该发生，我还在RANGERYARN策略和禁用的super策略中进行了相应修改，所有用户都可以访问所有队列，请告诉我。yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor=1yarn.scheduler.capacity.root.default.state=RUNNINGyarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacit
我在我们的集群上遇到了同样的问题，然后回到我的电脑上做了一些简单的实验，希望能弄清楚。我在伪分布式模式下配置了hadoop，并使用了默认的capacity-scheduler.xml并配置了mapred-site.xml如下:io.sort.mb5mapred.job.trackerlocalhost:9001mapred.child.java.opts-Xmx10mmapred.jobtracker.taskSchedulerorg.apache.hadoop.mapred.CapacityTaskSchedulermapred.queue.namesdefaultmapred.cl
在ApacheOozie之间，Spotify/Luigi和airbnb/airflow，他们每个人的优缺点是什么？我过去曾使用oozie和airflow使用PIG和Hive构建数据摄取管道。目前，我正在构建一个管道，该管道查看日志并提取有用的事件并将它们放在Redshift上。我发现Airflow更易于使用/测试/设置。它有一个更酷的UI，并允许用户从UI本身执行操作，而Oozie则不是这样。欢迎提供有关Luigi的任何信息或有关稳定性和问题的其他见解。 最佳答案 Azkaban:漂亮的用户界面，相对简单，非程序员也可以使用。在Li
我一直在为YARN容量调度程序使用以下配置:yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent=0.2yarn.scheduler.capacity.maximum-applications=10000yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay=40yarn.scheduler.capacity.root.capacity=100yarn.scheduler.capacity.root.queues=tier1,tier2yarn.scheduler.capacity.root.tier1.
我有两个具有以下配置的mapr集群，cluster1:hostedonaws,3nodeswith32gofmemory/32coreseachcluster2:hostedonbare-metalservers,8nodeswith128gofmemory/32coreseach我在两个集群上通过yarn运行一段pyspark代码df=hc.sql("select*fromhive_table")df.registerTempTable("df")df.cache().count()for:100timesresult=hc.sql('selectxxxxfromdf')result
我在我的4节点集群上运行相当大的任务。我正在从一个表中读取大约4GB的过滤数据并运行NaïveBaye的训练和预测。我的HBase区域服务器在一台机器上运行，它与以公平调度模式运行的spark集群分开，尽管HDFS在所有机器上运行。执行时，我在集群上的事件任务数量方面遇到了奇怪的任务分配。我观察到，在任何时间点，只有一个事件任务或最多两个任务在一台/两台机器上运行，而另一台则处于空闲状态。我的期望是RDD中的数据将在所有节点上进行划分和处理，以进行计数和不同等操作。为什么所有节点都不用于单个作业的大型任务？在单独的机器上安装HBase与此有什么关系吗？ 最佳
我在设置以下调度程序队列参数时遇到了一些问题:有2个队列Dev和Prod根100%开发30%生产率70%(如果只有一个使用它应该充当100%的集群)每个队列由多个用户使用，资源应该被平均共享，但是当只有一个用户存在时(在每个队列中)它应该使用队列的全部容量。如果用户单独在集群中，它应该使用100%的集群以防第二个用户加入，调度程序应该共享可用资源我现在有什么，示例流程:集群没有作业用户队列Dev中的提交作业。(它现在使用100%的集群)用户B在队列Dev提交作业(它卡在已接受并等待第一个作业完成)我想要什么:在这种情况下，因为第二个作业在同一个队列中，每个作业都应该接收队列的50%，即
我正在为一个项目评估YARN。我正在尝试让简单的分布式shell示例工作。我已将申请提交到提交阶段，但它从未开始。这是从这一行报告的信息:ApplicationReportreport=yarnClient.getApplicationReport(appId);应用程序已添加到调度程序，但尚未激活。跳过AM分配，因为集群资源为空。详细信息:AM分区=DEFAULT_PARTITION；AM资源请求=内存:1024，vCores:1；AM的队列资源限制=内存:0，vCores:0；队列的用户AM资源限制=内存:0，vCores:0；队列AM资源使用=memory:128,vCores:
我试图理解Hadoop中的cgroups，但无法完全理解。它们与根据配置规则为每个队列分配资源的调度程序有何不同？我的理解是，调度程序似乎更多地与内存相关，因为组与CPU相关。我的理解正确吗？我确定我在这里遗漏了一些东西。请专家指导。谢谢 最佳答案 在Hadoop2(YARN)中，调度程序负责为任务的执行分配容器。每个容器都分配有固定内存以在执行期间使用。当任务尝试使用比分配的内存更多的内存时，NodeManager将终止该任务。但是如果任务正在使用节点中所有可用的CPU怎么办。那样的话，其他人将无法取得任何进展。因此，要控制容器的
