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    Hadoop伪分布式搭建

    修改主机名,在Hadoop中,要求主机名中不能出现_和- cd /etc/sysconfig vim network 修改HOSTNAME,主机名最好是字母或者数字,但是不能全部是数字,数字最好不作为开头...第一次启动Hadoop之前需要进行一次格式化 hadoop namenode -format ****command not found --- 环境变量 ****如果出现其他错误,查看core-site.xml...启动Hadoop start-all.sh 如果启动成功,利用jps查看,会出现以下6个进程: Jps NameNode --- 50070 DataNode --- 50075 SecondaryNameNode...--- 50090 ResourceManager --- 8088 NodeManager 如果是命令找不到,则表示环境变量配置错误或者是没有source 如果少了NameNode或者DataNode...: a.coere-site.xml或者hdfs-site.xml配置错误 b.多次格式化 - 删除/home/software/hadoop-2.7.1/tmp重新格式化重新启动 如果少了ResourceManager

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    Hadoop Yarn 节点健康监测机制

    {hadoop.tmp.dir} 通过 hadoop.tmp.dir 参数在 core-site.xml 中配置、{yarn.log.dir} 是 Java 属性,在 yarn-env.sh 中配置。...这些目录的可用性直接决定着 NodeManager 的可用性。因此,NodeManager 作为节点的代理和管理者,应该负责检测这两类目录列表的可用性,并及时将不可用目录剔除掉。...NodeManager 判断一个目录所在磁盘好坏的方法是:如果一个目录具有读、写和执行权限,并且有满足要求的可用磁盘空间,则认为它是正常的,否则将被加入坏磁盘列表。...当健康磁盘比例低于该值时,NodeManager 不会再接收和启动新的任务。默认值为 0.25。...除了上述所说的输出以 ERROR 开头的行之外,还有两种情况也认为节点处于不健康状态: 执行脚本出现超时 执行脚本抛出异常 但需要注意的是: 如果出现 0 以外的 ExitCode 不被视为失败,因为可能是由语法错误引起的

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    Hadoop2.2.0 的安装和基本配置

    Hadoop2.0的架构和1.0完全不一样,在安装配置上和1.0也有很大的不同,譬如配置文件的目录不一样了,还有要对yarn进行配置,这个在1.0是没有的。...很多人第一次接触hadoop2.0的时候,会很不适应,而且官方的文档也有些写得不太清楚的地方,也有些错误。笔者在初次安装hadoop2.0的时候,看着官方的文档,中间也出现过很多问题。...”) 4 启动 4.1 格式化 cd $Hadoop_HOME bin/hdfs namenode -format 4.2 在hadoop2-m1中启动 namenode 和 resourcemanager...stop namenode sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager 4.3 在hadoop2-s1中启动 datanode 和 nodemanager sbin...stop datanode sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager 4.4 在hadoop2-m1中启动 proxyserver 和 historyserver sbin

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    YARN资源调度系统介绍

    YARN角色联系YARN是经典的主从(master/slave)架构YARN服务由多个ResourceManager(RM)和多个NodeManager(NM)构成ResourceManager为主节点...NodeManager的请求,主要包括注册和心跳两种请求,其中,注册时NodeManager启动时发生的行为,请求包中包含节点ID、可用的资源上限等信息;而心跳时周期性行为,包含各个Container运行状态...ApplicationMaster启动时发生的行为,注册请求包中包含ApplicationMaster启动节点,对外RPC端口号和trackingURL等信息;而心跳而是周期性行为,汇报信息包含所需资源描述...和任务的生命周期是一致的RMNode RMNode维护了一个NodeManager的生命周期,包括启动到运行结束整个过程安全管理模块:ResourceManager自带了非常全面的权限管理机制,主要由ClientTOAMSecretManager...当 NodeManager 启动是,该组件负责向 ResourceManager 注册,并汇报节点上总的可用资源。

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    hadoop-4:hadoop-flink实时计算集群生产级优化

    /app/3rd/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/yarn-site.xml 优化项 (3).NodeManager节点配置优化 1.... 这也是因为碰到一个问题,启动flink任务时,c和g都够,但是最后一个job死活启动不了,怀疑是有相关的配置限制了内存与之,最好找到是这个配置。.../app/3rd/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/yarn-site.xml 优化项 该特性使 NodeManager 能够在不丢失节点上运行的活动容器的情况下重新启动。...在高级别上,NM 在处理容器管理请求时将任何必要的状态存储到本地状态存储。当 NM 重新启动时,它通过首先加载各个子系统的状态,然后让这些子系统使用加载的状态执行恢复来恢复。...yarn.nodemanager.recovery.supervised:true 如果启用,运行的 NodeManager 将不会在退出时尝试清理容器,并假设它将立即重新启动并恢复容器 默认值设置为“

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    Hadoop学习笔记(四)之YARN

    1.YARN 1.1 背景 YARN 的出现是为了解决在 Hadoop1.x 版本中存在的一些问题。...MapTask 对应的是 MapReduce 作业启动时产生的任务,MPITask 是 MPI 框架对应的执行任务。...负责集群资源的统一管理和调度;启动或监控 ApplicationMaster (一旦某个 AM 出现故障,RM 将会在另一个节点上启动该 AM);监控 NodeManager ,接收其心跳信息并为其分配任务...2) NodeManager:整个集群中有多个,负责单节点资源管理和使用。...数据切分;为应用程序或作业向 ResourceManager 申请资源(Container),并分配给内部任务;与 NodeManager 通信以启动或者停止任务;任务监控和容错(在任务执行失败时重新为该任务申请资源以重启任务

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    Hadoop MapReduce新一代架构MRv2

    ResourceManager ResourceManager(RM)和每个从节点以及NodeManager(NM)构成了数据计算框架。...ResourceManager是系统中所有应用程序资源分配的最终决策者。 ResourceManager有两个主要组件:Scheduler(调度器) 和 ApplicationsManager。...此外,它也不保证会重启由于应用程序错误或硬件故障原因导致失败的任务。Scheduler仅根据应用程序的资源请求来执行调度。...ApplicationMaster(negotiating the first container for executing the application specific ApplicationMaster),并提供在故障时重新启动...NodeManager NodeManager是每个节点上框架代理,主要负责启动应用所需要的容器,监视它们的资源使用情况(cpu,内存,磁盘,网络),并将其报告给ResourceManager的Scheduler

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    Zookeeper + Hadoop2.6 集群HA + spark1.6完整搭建与所有参数解析

    使HA模式下不会同时出现两个master,不允许出现两个activity状态下的Namenode     dfs.ha.fencing.methods...到各个服务器中 九、启动Hadoop各组件 在各节点启动jounalnode ..../hdfs zkfc –formatZK 启动HDFS(在namenode1上执行) ./start-dfs.sh 启动YARN(在namenode1和namenode2上执行) ....状态 我们在启动hadoop各个节点时,启动namenode和datanode,这个时候如果datanode的storageID不一样,那么会导致如下datanode注册不成功的信息: 这个时候,我们需要修改指定的...datanode的current文件中的相应storageID的值,直接把它删除,这个时候,系统会动态新生成一个storageID,这样再次启动时就不会发生错误了。

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    从Hadoop1.0到Hadoop2.0架构的优化和发展探索详解

    而且出现错误集群必然崩溃。各个角色的功能:作业调度流程图:缺陷:存在单点故障问题,一旦Master节点坏掉即JobTracker故障,其他节点不能再工作。...YARN作业调度流程2.2.1ResourceManager处理客户端请求启动/监控ApplicationMaster监控NodeManager资源分配与调度ResourceManager 拥有系统所有资源分配的决定权...NodeManager是yarn节点的一个“工作进程”代理,管理hadoop集群中独立的计算节点,主要负责与ResourceManager通信,负责启动和管理应用程序的container的生命周期,监控它们的资源使用情况...NodeManager在启动时,NodeManager向ResourceManager注册,然后发送心跳包来等待ResourceManager的指令,主要目的是管理resourcemanager分配给它的应用程序...在运行期,通过NodeManager和ResourceManager协同工作,这些信息会不断被更新并保障整个集群发挥出最佳状态总结Hadoop1.0主要存在以下不足:抽象层次低,需要人工编码表达能力有限开发者自己管理作业之间的依赖关系难以看到程序整体逻辑执行迭代操作效率低资源浪费实时性差

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