【概述】 ---- 上篇文章讲述了yarn任务提交运行的流程，本文来聊聊整个运行过程中的一些异常情况，以及yarn是如何处理的。...由AM决定是否需要重新运行对应的任务container。...然后告知APP，APP判断是否达到任务失败重试的最大次数，如未达到上限，则创建一个新的Attempt，重新进行任务提交运行的后续逻辑处理。...其意图是AM异常后，其申请运行的任务可以继续运行，这样减少不必要的重复工作。当新的AM启动后，RM会将之前的container信息告知该AM。...简单流程如下图所示： 【总结】 ---- 任务运行的过程中，大部分是因为进程异常或者网络异常导致的超时引起的，本文也就此进行了总结。
本文主要讲述yarn任务提交运行过程中涉及的几个重要token：AMRMToken，NMToken，ContainerToken。...从任务提交运行的流程中可以知道，RM和AM都会和NM通信请求启动container，其中RM向NM请求启动AM；而AM则是向NM请求启动任务container。...由于NM资源本地化服务是以一个独立进程的方式运行的，并且会通过rpc协议不断向NM汇报资源下载情况，因此使用Token来保证通信安全。...【总结】 ---- 小结一下，本文主要讲解了Yarn运行中涉及的几个token，具体包括token的作用，如何创建，具体使用的流程。...另外，除了上面介绍的几个token之外，各个任务（mr/spark/flink）在运行时，也还存在一些其他的token，例如mr中会用到的ClientToAMToken等，有兴趣的可以自行摸索下～
前言 我们的作业是使用yarn来调度的，那么肯定就需要使用相关的命令来进行管理，简单的有查询任务列表和killed某一个正在运行中的任务。...一、Yarn常用命令 以下是基于yarn客户端使用命令行的方式进行： yarn application -list 打印任务信息 yarn application -status application..._1436784252938_0022 查看任务状态 yarn applicaton -kill applicationId kill 任务 二、REST API 发送PUT请求 // 基于Hutool...services 所以上述开关没有打开，无论如何都不可能使用http方式去终止任务的，所以只能在部署yarn的客户端进行yarn application -kill job了 三、YarnClient...API 当我在使用hadoop yarn 版本为2.7.1的时候总是可以krb认证成功但却会在连接yarn的时候被拒绝，百思不得解，如下报错：注意：本地调试是OK，但是打包后运行就会出错，其中krb5
前几天球友问了我一个问题： 请问浪总，集群400GB内存，提交了10个任务后就不能继续提交任务了， 资源还剩余300GB，CPU也很充足，完全满足新任务的资源，为啥就不能提交新任务了呢？？？...估计很多人会说： 很明显，新任务申请的资源，大于了可提供的资源了～ 但是这位球友说的很清楚了，剩余的资源很充足，完全可以提供新任务所需的资源。...重磅来袭～ 其实，yarn为了很方便控制在运行的任务数，也即是处于running状态任务的数目，提供了一个重要的参数配置，但是很容易被忽略。...也即是yarn所能同时运行的任务数受限于该参数和单个AM的内存。 那么回归本话题，可以看看该同学所能申请的AM总内存的大小是： 400GB*0.1=40GB。...但是，该同学配置的yarn的内存调度最小单元是4GB，这样虽然他申请的任务AM每个都是1GB，但是由于调度单位是4GB，所以在这里实际内存就是4GB，刚好10个任务40GB，也就不能提交第11个任务了。
【概述】 ---- 学习yarn，就不得不涉及yarn的任务运行流程，虽然网上有很多文章进行相关的总结，但总觉得是别人，因此还是按照自己的理解，进行总结分享，也算是对过程的输出交付。...Container Container是YARN中的一个抽象概念，它是任务运行所需资源，环境变量，启动参数等的一个封装和抽象。...【整体流程】 ---- 首先通过一张图来看下客户端提交任务到最终运行的整体流程。...【总结】 ---- 本文简单总结了yarn任务提交运行的流程，可以看到整体流程还是比较长的，涉及的模块也非常多，那么任意一个环节出现异常，都可能导致任务的运行失败。...yarn为此也做了很多异常处理，也有部分处理逻辑交给AM来决定，下篇文章我们就来聊聊yarn任务运行过程中的异常处理。
Standalone模式只支持简单的固定资源分配策略，每个任务固定数量的core，各Job按顺序依次分配资源，资源不够时排队等待。...或yarn-cluster，则是使用YARN来调度，而YARN的具体地址会从前面配置的Hadoop配置目录下的配置文件中得到。...这是一种非常适合生产环境的运行方式。 yarn-client模式。...跟yarn-cluster模式类似，这也有一个Master进程，但Driver程序不会运行在Master进程内部，而是运行在本地，只是通过Master来申请资源，直至程序运行结束。...Spark程序在运行时，大部分计算负载由集群提供，但Driver程序本身也会有一些计算负载。在yarn-cluster模式下，Driver进程在集群中的某个节点上运行，基本不占用本地资源。
注意：杀死yarn进程的命令 yarn application -kill applicationID 1.做这个实验之前你的服务器上最好装了cdh集群，以及添加必要的组件，如hadoop，oozie，...spark，yarn等。...3.把需要的配置文件上传到你配置的hdfs路径上面，我配置的是hdfs://ctrl241:8020/usr/java这个目录下面 ? 4.然后在服务器上执行如下命令： ?...6.查看yarn的界面 ? 7.查看yarn的日志文件 ?
从图中可以看出，Yarn的客户端需要获取hadoop的配置信息，连接Yarn的ResourceManager。...所以要有设置有 YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH,只要设置了其中一个环境变量，就会被读取。...1、当启动一个Flink Yarn会话时，客户端首先会检查本次请求的资源是否足够。资源足够将会上传包含HDFS配置信息和Flink的jar包到HDFS。...启动Flink cluster on YARN ....Application Master 启动完毕后，就可提交任务。
本篇博客，为大家介绍的是Yarn的运行流程! 码字不易,先赞后看! ? ---- Yarn的运行流程 ?...2、ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。...7、container运行期间，ApplicationMaster对container进行监控。container通过RPC协议向对应的AM汇报自己的进度和状态等信息。...8、应用运行结束后，ApplicationMaster向ResourceManager注销自己，并允许属于它的container被收回。 详细流程见下图: ?...好了，本次关于Yarn运行流程的内容就介绍到这里。下一篇文章将为大家介绍Yarn 调度器Scheduler以及一个关于Yarn多租户资源隔离的案例，敬请期待! ----
Flink on Yarn运行机制 ? 从图中可以看出，Yarn的客户端需要获取hadoop的配置信息，连接Yarn的ResourceManager。...所以要有设置有 YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH,只要设置了其中一个环境变量，就会被读取。...1、当启动一个Flink Yarn会话时，客户端首先会检查本次请求的资源是否足够。资源足够将会上传包含HDFS配置信息和Flink的jar包到HDFS。...启动Flink cluster on YARN ....启动完毕后，就可提交任务。
安装方法非常简单，将scala-2.11.7.tgz上传到/data目录，然后在/data/目录下对scala-2.11.7.tgz进行解压。...启动Spark 由于运行在Yarn上，所以没有启动Spark这一过程。而是在执行命令spark-submit时，由Yarn调度运行Spark。 4.1. 运行自带示例 ....SparkSQL Cli 通过运行即可进入SparkSQL Cli交互界面，但要在Yarn上以cluster运行，则需要指定参数--master值为yarn（注意不支持参数--deploy-mode...的值为cluster，也就是只能以client模式运行在Yarn上）： ....因为cluster模式，ApplicationMaster在哪机器上运行，是由Yarn动态确定的。 5.
【状态持久化】 ---- 首先，NM只有在使能了重启恢复container了之后， 即yarn.nodemanager.recovery.enabled配置为true，默认不开启。...启动运行container的过程中，才会将相关信息和状态持久化存储在本地。 持久化存储采用了leveldb的方式，即以key，value的形式记录相关信息。...value为container的版本信息，从对应的token中获取container资源变更时存储 $ContainerPrefix/$ContainerID/resourceChanged value为运行过程中动态调整的资源...PS：结合《yarn任务提交启动流程》中的图可以更清楚的知晓信息存储的时机。...重启恢复再次收到启动container进程的请求后，会先到指定的目录查看是否有对应的PID文件，并判断对应的PID进程是否还存在，如果存在则不进行实际的启动动作，否则会创建对应的进程。
通过history server 通过history server，直接在web ui上查看（如果任务异常退出，可能会看不到） ? ? ?...通过yarn命令(用户要和提交任务的用户一致） yarn application -list -appStates ALL（这个不显示时间信息） [hdfs@node1 opt]$ yarn application.../job/job_1500702983136_0002 application_1500702983136_0001 DistributedShell YARN...default FINISHED SUCCEEDED 100% N/A yarn...，确定log配置目录 yarn.nodemanager.remote-app-log-dir /app-logs</
作者：朱超杰 文档编写目的 日志聚合是YARN提供的日志集中化管理功能，它能将运行完成的Container任务日志上传到HDFS上，从而减轻NodeManager负载，且提供一个集中式存储和分析机制。...默认情况下，Container任务日志存在在各个NodeManager上，如果启用日志聚集功能需要额外的配置。...本文需要介绍的yarn.nodemanager.remote-app-log-dir配置是当应用程序运行结束后，日志被转移到的HDFS目录，默认是/tmp/logs。...当任务运行结束后，YARN会把appmaster container任务的日志都上传到HDFS的地址中；每个用户的作业在/tmp/logs下都有自己用户名对应的日志；比如，root用户其作业在HDFS上日志路径为...2.YARN的yarn.nodemanager.remote-app-log-dir参数：应用程序运行结束后，日志被转移到的HDFS目录（启用日志聚集功能时有效），默认为HDFS上的/tmp/logs
在问题定位、日常巡检、特定开发任务中，都会涉及查看yarn任务的相关信息，包括applicaiton的ID、类型、名称、起始时间、app所包含的container、以及每个container的日志文件内容等信息...另外，对于运行中的AM，点击Logs时，不会展示文件的具体内容，取而代之的是该am的所有日志文件。 如果想要查看文件的具体内容，点击对应的文件即可。...小结：从RM的web上查看任务的日志，是几种方式里面最简单直接的，通常在问题定位时，快速查看任务的ID及状态等。但稍有不足的是，只能查看am的日志，任务container的日志则没有办法查看。...查看application的attempts 通过下面的命令可以查询指定application的attempt集合（任务可能重试了多次） yarn applicationattempt -list 任务的container 简单示例： [root@hdp-hadoop-hdp-resourcemanager-0 ~]# yarn logs -containerId
Container,该任务使用Container中的资源执行，而NodeManager则是一个计算节点的管理着，负责启动Application所需的Container，并且对对内部资源进行监控，将内存，...YARN运行模式根据Driver在集群中的位置可以分为YARN-Client模式和YARN-Cluster模式。 YARN-Client运行模式如下图所示 ?...YARN-Cluster运行模式如下图所示 ?...YARN集群中先启动，第二个阶段是由Application Master创建应用程序，然后为它向Resource Manager申请资源，并启动Executor运行任务急，监控运行过程。...YARN上运行， 因而YARN-cluster模式不适合进行交互式类型的作业。
本篇博文，博主为大家介绍Yarn的运行流程。 一....（4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。 （5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。 （6）RM将用户的请求初始化成一个Task。...（7）其中一个NodeManager领取到Task任务。 （8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。...（10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。 （11）RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。...（12）MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动MapTask，MapTask对数据分区排序。
1.环境 开通钉钉群自定义告警机器人，主要是否要加签和关键词，本次使用告警的关键词是Flink任务。...__headers) return info 2.2 yarn任务内容处理，通过关键词 # -*- coding: UTF-8 -*- import re import sys from...join([str(x) for x in out_info]) #print(info_str) print_info = sender.sendMsg("Flink任务挂掉.../bin/bash source /home/hadoop/.bash_profile # yarn application -list result=$(yarn application -list)
常见情况 任务运行失败最常见的情况是 map 任务或 reduce 任务中的用户代码抛出运行异常。...任务运行失败另一种常见情况是任务 JVM 突然退出，可能由于 JVM 软件缺陷而导致 MapReduce 用户代码由于特殊原因造成 JVM 退出。...任务失败容忍 对于一些应用程序，我们不希望一旦有少数几个任务失败就终止运行整个作业，因为即使有任务失败，作业的一些结果可能还是可用的。...任务尝试可以被终止是因为它是一个推测执行任务或因为它所处的节点管理器失败，导致 application master 将它上面运行的所有任务尝试标记为 killed 。...被中止的任务尝试不会计入任务运行尝试次数（由 mapreduce.map.maxattempts 和 mapreduce.reduce.maxattempts 属性控制），因为尝试被中止并不是任务的过错
一、Yarn基本结构 Hadoop三大核心组件：分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，分布式集群资源调度框架Yarn。...； 运行所需资源提交到HDFS上申请运行MRAppMaster； RM经过上述操作把客户端请求转换为Task任务； 容器中运行的就是Map或者Reduce任务； 任务在运行期间和MRAppMaster通信上报状态...； 任务执行结束后进程注销并且释放容器资源； MapReduce应用开发遵循Yarn规范的MapReduceApplicationMaster，所以可以在Yarn上运行，其它计算框架如果也遵守该规范，这样就实现资源的统一调度管理...容量调度器 CapacityScheduler支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，计算队列中正在运行的任务书和计算资源的比值，选中比值小相对空闲的队列，然后安装作业优先级和提交时间的排序...、job31是最先运行，也是并行运行。
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