- Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032 尝试重新连接Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032.../0.0.0.0:8032....RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS) 原因: 1.检查是否启动hadoop集群, 如果没有启动, 是无法连接到...hadoop的yarn 2.flink运行于yarn上，flink要能找到hadoop配置，因为要连接到yarn的resourcemanager和hdfs。...yarn- Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032： https://blog.csdn.net/Ryxiong728/article/details
【概述】 ---- 对于配置了HA模式的RM或者NN，客户端如果向standby的节点发送请求，会因为不可连接或standby拒绝提供服务导致请求失败，转而向Active的节点发送请求，这个转换是hadoop...客户端内部自动完成的，无须上层业务感知（本质上是向其中一个节点发送请求，如果失败则继续向另外一个节点发送请求）。...再从上面的报错日志可以看出，因为RM1是standby，并未监听8032端口，因此客户端向RM1建立连接失败这个是正常的逻辑，接着继续向RM2建立连接发送请求，但与RM2连接时，抛出了UnknownHost...另外，该问题仅仅对单个客户端（yarn client）有问题，不会影响其他客户端，这也就可以解释为什么业务侧只有某个application无法正确获取到，其他都正常，同时再次通过命令行或者客户端获取时又能正确获取到...另外，如果业务侧对于异常的处理的方式是新建一个客户端，而不是继续复用该客户端对象发送请求，也不会出现该问题。
：http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ 1．基础环境配置 1.1集群规划： 服务器 进程 Hostname IP 配置 Namenode...我的理解是，因为在yarn-site.xml文件中没有显式地将这些端口配置出来的原因，导致子节点无法向主节点注册（Registered）——然后，从报错的信息看貌似是只要把8031端口配置上了就可以了，...图一： image.png 注：判定上图信息是异常的原因，是因为子节点要去连接主节点，它需要连接到正确的主节点IP才行，而上图中连接的却是0.0.0.0——在子节点上，0.0.0.0的IP代表的是子节点自己...core-site.xml文件中fs.defaultFS项配置错了，或者是由于防火墙的原因，又或者是由于前面格式化次数太多了出问题导致子节点的cluster_id跟主节点的cluster_id不一致——导致子节点无法向主节点发送心跳信息...yarn集群就没有问题了，原因如2.2.4中所说的那样（即：可能由于某些原因，导致子节点在启动之后却无法向主节点注册）。
，其他例如Spark的作业就不支持了 由于1.x版本不支持其他框架的作业，所以导致我们需要根据不同的框架去搭建多个集群。...以及还需要处理客户端的请求，例如：提交作业或结束作业等。并且监控集群中的NM，一旦某个NM挂了，那么就需要将该NM上运行的任务告诉AM来如何进行处理。 2....Client， 客户端，它可以提交作业、查询作业的运行进度以及结束作业。...执行流程 假设客户端向ResourceManager提交一个作业，ResourceManager则会为这个作业分配一个Container。...这时候客户端就可以通过ResourceManager查询作业的运行情况了。
Application：一个MapReduce作业或者是DAG的多个jobs。...8031 :::* LISTEN 7759/java tcp6 0 0 192.168.1.99:8032...会看到重新启动一个进行重试任务，从而9569进程启动。 ?...从应用程序找到应用程序ID ? 进入可以看到进行了两次任务，一次是失败的，一次是成功的，失败就是kill mrmaster的那次。 ? 进入可以看到使用的容器数量。 ?...注意： 在启动yarn集群的时候，必须在resourcemanager上启动，否则resource manager无法启动。
的 一个REST服务，Livy可以在任意平台上提交Spark作业 Livy可以在WEB／Mobile中提交（不需要Spark客户端）可编程的、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、...上下 文管理， Apache Livy还简化了Spark和应 用程序服务器之间的交互，从 而使Spark能够 用于交互式Web /移动应 用程序。...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上...（YARN / Mesos） 而不是Livy服务器，以实现良好的容错性和并发性 作业可以作为预编译的jar，代码 片段或通过java / scala客户端API提交 通过安全的认证通信确保安全 4...一旦Livy服务器正在运 行，您可以通过端 口8998连接到它（这可以通过livy.server.port 配置选项进 行更改）
/property> datanode的http服务器地址和端口 dfs.datanode.http.address 0.0.0.0...管理员通过该地址向RM发送管理命令等。...查看端口是否占用 Netstat-tunlp |grep 22 查看所有端口 Netstat -anplut 十、spark搭建与参数解析 修改spark-env..sh 增加如下参数(路径根据服务器上的路径修改...=yarn-cluster 修改spark-default.conf文件 (路径根据服务器上的路径修改) 如果没有适合当前本地性要求的任务可供运行，将跑得慢的任务在空闲计算资源上再度调度的行为,这个参数会引发一些... 发送心跳的时间间隔（ms） spark.yarn.scheduler.heartbeat.interal-ms 5000 仅适用于HashShuffleMananger的实现，同样是为了解决生成过多文件的问题
在这里，YARN集群的RM节点给ZK发送了一个1.7MB的数据，ZK判断这个数据超过了它所限制的最大数据量，因此就抛出了Len error 1788046的异常，最后直接关闭了session，给客户端返回了...: Len error异常 ZK客户端的jute.maxbuffer参数值小于ZK服务端的jute.maxbuffer参数值：客户端从服务端读取的数据量超过客户端配置的值时抛出java.io.IOException...由于ZK的写入首先需要通过Leader，然后这个写入的消息需要传播到半数以上的Follower通过才能完成整个写入，所以整个集群写入的性能无法通过增加服务器的数量达到目的，相反，整个集群中Follower...目前从每天监控结果来看，其他服务保存在ZK中的数据，没有超过500K的，因此不需要改变客户端的该参数值。...RPC框架深入剖析—引入Protocal Buffer的好处 Zookeeper 服务器端和客户端扩大节点数据1M大小限制 ZOOKEEPER jute.maxbuffer参数解惑
使用的时候只从其中一个备份读出来，这个碎块数据就有了。 ? 存数据的叫datenode（格子间），管理datenode的叫namenode（执伞人）。...我亲眼见过一个hadoop老鸟，因为新换的服务器hostname主机名带横线“-”，配了一上午，环境硬是没起来。....]+' 20/07/05 22:34:41 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032 20/07/05...任务监控端口 60010 Hbase HMaster监控UI端口 60030 Hbase HRegionServer端口 8080 Spark监控UI端口 4040 Spark任务UI端口 加命令参数...8088 Yarn任务监控端口 ? ? 已完成和正在运行的mapreduce任务都可以在8088里查看，上图有gerp和wordcount两个任务。 一些问题 一、.
而同类框架Spark Streaming在流式计算中无法做到低延迟保障。Apache Storm可以做到低延迟，但无法满足高吞吐的要求。...作业执行完成后，结果将通过JobManager发送给Client。...查看WebUI 在浏览器中访问服务器8081端口即可查看Flink的WebUI，此处访问地址http://192.168.170.133:8081/，如图: 从WebUI中可以看出，当前本地模式的Task...客户端向Flink YARN Session集群中提交作业时，相当于连接到一个预先存在的、长期运行的Flink集群，该集群可以接受多个作业提交。...该模式下，Flink会向YARN一次性申请足够多的资源，资源永久保持不变，如果资源被占满，则下一个作业无法提交，只能等其中一个作业执行完成后释放资源，如图： 拥有一个预先存在的集群可以节省大量时间申请资源和启动
其中dfs.host列出了连入namenode的节点，如果为空，则所有的datanode都可以连入namenode。如果不为空，则文件中存在的datanode可以连入。...默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 ResourceManager主机：客户端提交作业的端口。...管理员通过该地址向RM发送管理命令等。 yarn.resourcemanager.webapp.address：不配置，使用默认。...另外，该参数的默认值是8192MB，即使你的机器内存不够8192MB，YARN也会按照这些内存来使用，因此，这个值通过一定要配置。不过，Apache已经正在尝试将该参数做成可动态修改的。...Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。
sz 命令是一种用于从远程服务器下载文件的命令。在该命令中，/export/server/hbase-2.1.0/conf/hbase-site.xml 是要下载的文件的路径。...通常，sz 命令需要在客户端终端中运行，以从远程服务器下载文件。...HBase Java客户端在调用相关方法时，会自动进行重试和超时机制，如果一直无法建立连接或响应，则可能会导致方法一直卡住。 为了避免这种情况，可以设置一个较短的超时时间或者关闭自动重试机制。...---- 上面的配置只是为了让客户端出现连接异常时，能够快速失败，而不是不断的重试和超时等待，导致我们无法及时感知错误发生。...因为Java代码是通过从ZK中来获取Master的地址的 ---- HBase架构 client：客户端，写的Java程序、hbase shell都是客户端（Flink、MapReduce、Spark
了解客户端和群集模式 Spark作业可以在YARN上以两种模式运行：集群模式和客户端模式。了解两种模式之间的差异对于选择适当的内存分配配置以及按预期提交作业非常重要。...客户端模式Spark驱动程序在客户端上运行，例如您的笔记本电脑。如果客户端关闭，则作业失败。...Spark Executors仍然在集群上运行，为了安排一切，创建了一个小的YARN Application Master。 客户端模式非常适合交互式作业，但如果客户端停止，应用程序将失败。...但是，执行完成后，Web UI将被应用程序驱动程序解除，并且无法再访问。 Spark提供了一个历史记录服务器，它从HDFS收集应用程序日志并将其显示在持久Web UI中。...既然您有一个正在运行的Spark集群，您可以： 学习任何Scala，Java，Python或R API，以从Apache Spark Programming Guide创建Spark应用程序 使用Spark
其中之一，如果不是yarn，则不会使用YARN集群来实现资源的分配 2 mapreduce.jobhistory.address 0.0.0.0:10020 定义历史服务器的地址和端口，通过历史服务器查看已经运行完的...Mapreduce作业记录 3 mapreduce.jobhistory.webapp.address 0.0.0.0:19888 定义历史服务器web应用访问的地址和端口 4.yarn-site.xml...0.0.0.0:8032 YARN的主机(ResourceManager)的地址, ResourceManager 提供给客户端访问的地址。...客户端通过该地址向RM提交应用程序，杀死应用程序等 2 yarn.resourcemanager.scheduler.address 0.0.0.0:8030 ResourceManager提供给ApplicationMaster...管理员通过该地址向RM发送管理命令等。 5 yarn.resourcemanager.webapp.address 0.0.0.0:8088 ResourceManager对web 服务提供地址。
问题8：简述Spark on yarn的作业提交流程（YARN Client模式） 1、Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster...，然后在提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源保持不变。...如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，那下一个作业才会正常提交. 比较适合特定的运行环境或者测试环境。...第二种Flink run直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)， 一个任务会对应一个job,即每提交一个作业会根据自身的情况，向yarn申请资源，直到作业执行完成...， 并不会影响下一个作业的正常运行，除非是yarn上面没有任何资源的情况下。
Cluster Manager：集群上获取资源的外部服务，比如Standalone（由Master负责资源的分配）和Yarn（由ResourceManager负责资源的分配） Worker：从节点，负责控制计算节点...总结 Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。...yarn-client模式 执行流程 1.客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。...3.AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。 4.RS返回一批NM节点给AM。 5.AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。...注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，相比较Yarn-Client模式下具备了作业调度的功能。因此进程名称叫做ApplicationMaster。
断线重连机制是ActiveMQ的高可用性具体体现之一。ActiveMQ提供failover机制去实现断线重连的高可用性，可以使得连接断开之后，不断的重试连接到一个或多个brokerURL。...默认情况下，如果client与broker直接的connection断开，则client会新起一个线程，不断的从url参数中获取一个url来重试连接。 配置语法 failover:(uri1,......列表中随机选择出一个URI进行连接，这可以有效地控制客户端在多个broker上的负载均衡，但是，要使客户端首先连接到主节点，并在主节点不可用时只连接到辅助备份代理，需要设置randomize = false...failover:(tcp://local:61616,tcp://remote:61616)randomize=false&priorityBackup=true 以上配置例子，客户端将尝试连接并保持连接到本地...但是，由于使用priorityBackup参数，客户端将不断尝试重新连接到本地。 一旦客户端可以这样做，客户端将重新连接到它，而不需要任何手动干预。
OOM错误，此时可能出现了数据倾斜，作业无法正常运行。...对于那些包含了特别耗时的 shuffle 操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），调节该参数可以大幅度提升稳定性。...如果 Spark 作业的数据来源于 Hive 表，那么可以先在 Hive 表中对数据进行聚合，例如按照 key 进行分组，将同一key 对应的所有 value 用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样一个...解决 YARN-CLUSTER 模式的 JVM 栈内存溢出无法执行问题 YARN-client 模式下，Driver 是运行在本地机器上的，Spark 使用的 JVM 的 PermGen 的配置，是本地机器上的...此时如果 PermGen 的占用好过了 82MB，但是又小于128MB，就会出现 YARN-client 模式下可以运行，YARN-cluster 模式下无法运行的情况。
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