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
我有混合的Spark版本(1.6、2.0、2.1)，全部部署在YARN(Hadoop2.6.0/CDH5.5)上。我试图保证某个应用程序永远不会缺少我们YARN集群上的资源，无论那里可能正在运行什么。我启用了随机播放服务并设置了一些FairSchedulerPools如Spark文档中所述。我为我希望永远不会资源匮乏的高优先级应用程序创建了一个单独的池，并为它提供了minShare资源:FAIR10FAIR124当我在YARN集群上运行Spark应用程序时，我可以看到我配置的池已被识别:17/04/0411:38:20INFOscheduler.FairSchedulableBuild
我想在多台机器-Windows或Ubuntu-(一个任务只在一台机器上)上安排和分发R脚本的执行(例如使用RServe)。我不想重新发明轮子，而是想使用一个已经存在的系统以最佳方式分配这些任务，理想情况下有一个GUI来控制脚本的正确执行。1/是否有可用于此目的的R包或库？2/一个似乎被广泛使用的库是带有ApacheHadoop的mapReduce。我对这个框架没有经验。你会为我的目的建议什么安装/插件/设置？编辑:以下是有关我的设置的更多详细信息:我确实有一个充满机器(小型服务器或工作站)的办公室，这些机器有时也用于其他目的。我想使用所有这些机器的计算能力并在它们上分发我的R脚本。我还
我很抱歉在这里有点笼统，但我对作业调度在spark中的内部工作方式有点困惑。来自文档here我知道这是HadoopFairScheduler的某种实现。我无法理解这里的用户到底是谁(是linux用户、hadoop用户还是spark客户端？)。我也无法理解这里的池是如何定义的。例如，在我的hadoop集群中，我将资源分配给了两个不同的池(我们称它们为团队1和团队2)。但是在sparkcluster中，不同的pool和里面的user不会实例化自己的sparkcontext吗？这再次让我质疑，当我将属性设置为spark.scheduler.pool时，我传递了哪些参数。我基本了解驱动程序如何
最近在研究hadoop的scheduler机制。使用0.20.2(包括公平和容量)看过一些论文，LATE\DeadlineScheduler...有人试过吗？或者有指南吗？谢谢 最佳答案 如果您打算做自己的调度程序，也许您可以考虑作者DattaDhok的文档-mapreduce中基于学习的准入控制和任务分配。他们在准入控制和基于学习的hadoop调度程序方面做了一些工作。源代码可用。您是否找到关于这些主题的任何其他文件？ 关于hadoop-如何编写自己的Hadoop调度程序？，我们在
