关于能够使用Spark运行机器学习作业。Yarn调度器和SparkStandalone调度器哪个更好？ 最佳答案 运行实际的spark作业时没有区别。如果您的集群中运行着不同的spark应用程序和/或其他组件(当然支持Yarn/Mesos)，Yarn/Mesos可以帮助您安排资源。Spark独立集群无法管理资源。也就是说，如果您启动一个Spark应用程序并且它使用了所有资源，那么第二个应用程序将找不到任何剩余资源。这意味着您必须自己执行此操作(例如相应地调整Spark配置) 关于hado
如果我按照此处的说明在yarn中定义CapacityScheduler队列http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html如何让spark使用它？我想运行spark作业...但它们不应占用所有集群，而是在分配了一组固定资源的CapacityScheduler上执行。这可能......特别是在cloudera平台上(考虑到cloudera上的Spark在yarn上运行？)。 最佳答案 您应该根据需要通过编辑
当提交多个作业以同时运行或稍后提交较小的作业时测试spark作业的行为。我在sparkui中遇到了两个设置。一种是spark可用的调度模式，如下图所示一个在调度器下，如下所示我想了解两种设置和抢占的区别。我的要求是，在运行较大的作业时，中间提交的小作业必须获得资源而无需等待更长时间。 最佳答案 让我解释一下SparkOnYarn模式。当您向spark提交scala代码时，spark客户端将与yarn交互并启动yarn应用程序。此应用程序将负责您的Scala代码中的所有作业。在大多数情况下，每个作业都对应一个reduce()、coll
我已经使用cron表达式安排了一个协调器frequency="203**2-4"但它给出了错误。oozie协调器日志显示“java.lang.IllegalArgumentException”:paramter[frequency]=[203**2-4]mustbeaninteger。输入字符串的解析错误:“203**2-4”HDP版本:2.5.3Oozie客户端构建版本:4.2.0.2.5.3.0-37.... 最佳答案 您正在请求Oozie为协调器应用XML模式...在该模式的0.2版本中。文档暗示CRONsyntaxworke
我遇到了需要运行sqoop导入并将MR作业放入特定队列的情况。我尝试了以下命令，但它不起作用。/usr/bin/sqoopimport-Dmapred.job.queue.name=scheduledjobs--username=hduser--password=XXXXXXX--connectjdbc:mysql://127.0.0.1/analytics--fields-terminated-通过','--query"SELECTemailFROManalytics.storeWHERE\$CONDITIONS"-m1--hive-import--hive-table"abce.u
我在fair-scheduler.xml中用ACL配置了我的队列。但是其他用户也可以在同一个队列中运行作业。我是否需要根据我的队列在其他地方定义ACL。任何链接或帮助将不胜感激。谢谢10000mb,10vcores30000mb,30vcores102.0fairUser1User1 最佳答案 注意:这是关于容量调度器的。不确定公平调度程序ACL继承行为是否不同。ACL通过yarn.scheduler.capacity..acl_submit_applications配置,请参阅CapacityScheduler:yarn.sche
我想在hadoop0.20.203.0中启用adaptivescheduler。我有一个来自这个调度程序的jar文件。(我确信这个jar文件可以正常工作)。我将jar文件放在HADOOP_HOME/lib中，并在hadoop-env.sh中设置HADOOP_CLASSPATH。我在mapred-site.xml中设置了调度程序的必需属性。当我运行我的集群时，所有的jobtracker、datanode、……都开始了。但是当我转到调度程序的UI(http://localhost:50030/scheduler)时，我遇到错误404。这个调度程序的jar文件包含hadoop-0.20.20
我正在hadoop上运行一些mapreduce任务。映射器用于生成数据，因此不依赖于hdfsblock放置。为了测试我的系统，我使用了2个节点和一个主节点。我正在使用yarn在hadoop-2.0上进行测试。我发现hadoop有一些非常不舒服的地方。我已将其配置为运行8个maptask。不幸的是，hadoop正在一个节点上启动所有8个map任务，而另一个节点几乎是理想的。有4个reducer，它也不平衡这些reducer。当发生这种情况时，它确实会导致性能不佳。我在作业跟踪器和任务跟踪器的mapred-site.xml中设置了这些属性mapreduce.tasktracker.map.
我在Windows中使用oozie-4.1.0。我想通过oozie安排一个c#应用程序。据我所知oozie只支持java,pig,hive。谁能告诉我是否支持调度c#应用程序 最佳答案 据我所知，Oozie不支持c#，但具有shell操作:https://oozie.apache.org/docs/4.1.0/DG_ShellActionExtension.html这可能是一个变通办法-如果您通过shell操作启动您的c#应用程序。 关于c#-c#应用程序的oozie调度，我们在Stac
我们在公司内部做一些文件处理\计算简单地说，我们有一份工作或任务涉及读取一个包含超过十亿条记录的巨大文件，解析文件并进行一些清理并将清理后的数据写入另一个文件。我们有数百个这样的工作，它们不断地被创建、提交、运行。每个作业处理自己的文件，因此我们不必担心并发问题。为此，我们构建了自己的调度系统(MainFrame和Java的组合)。我们目前的吞吐量约为每小时4000万条记录。为了改善这一点(并提供更多的容错能力)，我们正在评估IBM的LSF以帮助我们进行调度和创造工作。你们中有没有人觉得使用LSF可能是解决这个问题的过度杀伤力？我可以考虑使用AKKA中的参与者模型实现并围绕它编写我自己
