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如何使用hadoop命令向CDH集群提交MapReduce作业

或java命令向集群提交MR作业,本篇文章基于前面的文章讲述如何将打包好MapReduce,使用hadoop命令向CDH提交作业。...CDH集群xml配置,因为使用hadoop命令提交时会加载集群配置信息(如hdfs-site.xml/yarn-site.xlm/core-sitem.xml等)。...4.非Kerberos集群提交作业 ---- 1.在命令行执行如下命令提交MR作业 hadoop jar mr-demo-1.0-SNAPSHOT.jar com.cloudera.mr.WordCount.../fayson/test_table /wordcount/out 2.命令提交作业执行如下 [oxlwfokfzt.jpeg] 3.Yarn界面查看,作业执行成功 [k3orpw2z08.jpeg...] 6.总结 ---- 这里有几点需要注意,我们在本地环境开发MapReduce作业时候,需要加载集群xml配置,将打包好MR jar包提交到集群使用hadoop命令运行时,代码里面的Configuration

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oozie 重新提交作业

在oozie运行过程当中可能会出现错误,比如数据库连接不上,或者作业执行报错导致流程进入suspend或者killed状态,这个时候我们就要分析了,如果确实是数据或者是网络有问题,我们比如把问题解决了才可以重新运行作业...重新运行作业分两种情况,suspend状态和killed状态,这两种状态是要通过不同处理方式来处理。   ...(1)suspend状态我们可以用resume方式来在挂起地方恢复作业,重新运行,或者是先杀掉它,让它进入killed状态,再进行重新运行。...,除了需要原有流程id之外,还需要重新配置作业属性,它可以和原来属性不一样,这里面有两个属性是必须要注意,它们是重新提交作业必须具备属性,如果不存在就会报错,它们分别是oozie.wf.rerun.failnodes...好啦,就到这吧,oozie貌似就这么多东西了,目前貌似一直都没有看到它事务机制,它定时作业不太想研究,看着就费劲儿,还不如自己写一个定时作业呢。。。

1.1K90

oozie java api提交作业

今晚试验用javaapi来提交代码,由于代码是在我机器上写,然后提交到我虚拟机集群当中去,所以中间产生了一个错误。。...要想在任意一台机器上向oozie提交作业的话,需要对hadoopcore-site.xml文件进行设置,复制到所有机器上,然后重启hadoop集群。...cenyuhai是我本机账户。 然后就开始啦,用本机提交代码到oozie。...里面写所有参数都设置进去就行啦,然后调用run方法就打完收工了,简单吧。...提交完了之后发现作业还是失败了,没关系,查看了一下详细失败原因,发现不是因为workflow.xml设置输入输出目录时候使用了账户原因,没关系啦,随便它,反正提交是成功啦。 ?

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Flink 提交作业运行各种模式总结

,也就是起一个 session,然后会有多个程序提交到这一个 session 中。...好处:集群资源仅分配一次,充分利用资源,程序App 启动较快 坏处:可能会连锁式重启,jobManager 负载大 2.Per-Job Mode 使用比较多,一个 application 一个 flink...cluster 好处: 资源隔离,粒度更细,方便管理单个 job 坏处:当某个机器上有多个 client 时,会有较高网络负载( 下载 jar 、传输 jar )以及消费大量 CPU 来执行...另外 client 是在 JobManager 上执行,可以避免 带宽、CPU 热点问题。...并且相比于 Per-Job Mode 来说,更强大,可以提交多个 job 4.总结 Application Mode 与 Per-Job Mode 类似,它主要是为了解决 Per-Job Mode 中由于

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Spark部署模式与作业提交

一、作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ....; 在 client 模式下,Spark Drvier 在提交作业客户端进程中运行,Master 进程仅用于从 YARN 请求资源。...二、Local模式 Local 模式下提交作业最为简单,不需要进行任何配置,提交命令如下: # 本地模式提交应用 spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi.../sbin/start-master.sh 访问 8080 端口,查看 Spark Web-UI 界面,,此时应该显示有两个有效工作节点: 3.4 提交作业 # 以client模式提交到standalone...cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 这时候可以查看 Web UI,我这里是内存空间不足:提交命令中要求作业

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Flink部署及作业提交(On YARN)

Hadoop环境快速搭建 官方文档: YARN Setup 在上一篇 Flink部署及作业提交(On Flink Cluster) 文章中,我们介绍了如何编译部署Flink自身资源分配和管理系统,并将作业提交到该系统上去运行...Tips:要想页面能够正常跳转,还得在浏览器所在主机hosts文件中配置一下hadoop01这个主机名到IP映射关系 接下来我们尝试一下提交作业到 YARN 上运行,首先准备好官方提供测试文件,并...Jps 6734 NameNode 6830 DataNode 8942 FlinkYarnSessionCli [root@hadoop01 ~]# kill 8942 Per-Job模式更简单,因为是提交一个作业就创建一次资源...,所以直接运行如下命令就可以提交一个FlinkWord Count作业到 yarn 上,不需要像Session模式那样事先去创建资源: [root@hadoop01 /usr/local/flink]...---- Flink Scala Shell简单使用 在之前演示中可以看到,提交Flink作业都是以jar包形式存在

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Spark Operator 是如何提交 Spark 作业

目前我们组计算平台 Spark 作业,是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群,这与 Spark 原生直接通过 spark-submit 提交 Spark App...,我建议是先从提交 spark-submit 命令相关逻辑开始看就会很容易理解。...Spark Operator 提交作业逻辑主要在 pkg/controller/sparkapplication/submission.go。...Summary 本文主要介绍了 Spark Operator 中提交 Spark 作业代码逻辑,也介绍了在 Spark Operator 中检查提交作业逻辑问题,由于 Operator 依赖于 Spark...镜像,默认情况下,Tenc 上 Spark Operator 使用是计算资源组定制过 Spark 镜像,因此,如果用户对作业提交有其他定制化需求,就需要重新 build Spark Operator

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如何使用java命令从非集群节点向CDH集群提交MapReduce作业

1.文档编写目的 ---- 在前面文章Fayson讲过《如何使用hadoop命令向CDH集群提交MapReduce作业》和《如何跨平台在本地开发环境提交MapReduce作业到CDH集群》,但有些用户需要在非...命令向CDH集群提交MR作业。...配置文件获取可以参考Fayson前面的文章《如何使用hadoop命令向CDH集群提交MapReduce作业》 5.nonekb-yarn-conf目录,此目录用于存放非Kerberos环境配置 [24kdm1wo0x.jpeg...] 4.非Kerberos集群提交作业 ---- 这里由于测试集群数量有限,所以在Kerberos集群向非Kerberos集群提交作业 1.在命令行向非Kerberos集群提交作业 [ec2-user@...] 6.总结 ---- 这里需要注意是我们使用java命令向集群提交MapReduce作业,在我们代码中需要加载CDH集群配置信息(如core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml

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Flink部署及作业提交(On Flink Standalone)

,然后到Linux上通过wget命令进行下载: [root@flink01 ~]# cd /usr/local/src [root@flink01 /usr/local/src]# wget https...Overview:查看整体概览 Running Jobs:查看运行中作业 Completed Jobs:查看已经完成作业 TaskManager:查看TaskManager系统信息 JobManager...:查看JobManager配置及日志信息 Submit New Job:可以在该页面中提交作业 Flink整体架构图如下: ?...JobManager JobManager 负责整个 Flink 集群任务调度以及资源管理,从客户端中获取提交应用,然后根据集群中 TaskManager 上 TaskSlot 使用情况,为提交应用分配相应...---- 代码提交测试 将Flink部署完成并了解了Flink基本组件概念后,我们可以将Flink自带一些示例代码提交到集群中测试是否能正常运行。

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Hadoop作业提交与执行源码分析

Hadoop作业提交与执行源码分析 1  概述 Job执行整体流程图 2  Job创建与提交过程 2.1         Configuration类 Configuration类定义了如下私有成员变量...这些信息会统一打包到jobFilejar中并存储在HDFS中,再将jobFile路径提交给JobTracker去调度和执行。 注:打包:用户使用eclipse或者ant命令进行打包。...2.3          JobClient.submitJob()提交job到JobTracker jobFile提交过程是通过RPC模块来实现。...注:submitJob内部通过JobSubmitterSubmitJobInternal进行实质性提交,即提交三个文件,job.jar,job.split,job.xml这三个文件位置由mapreduce...之后JobTracker会调用resortPriority()函数,将jobs先按优先级别排序,再按提交时间排序,这样保证最高优先并且先提交job会先执行。

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提交Spark作业 | 科学设定spark-submit参数

num-executors 含义:设定Spark作业要用多少个Executor进程来执行。 设定方法:根据我们实践,设定在30~100个之间为最佳。如果不设定,默认只会启动非常少Executor。...设得太大的话,又会抢占集群或队列资源,导致其他作业无法顺利执行。 executor-cores 含义:设定每个Executor能够利用CPU核心数(这里核心指的是vCore)。...需要注意是,num-executors * executor-cores不能将队列中CPU资源耗尽,最好不要超过总vCore数1/3,以给其他作业留下剩余资源。...这个参数比executor-cores更为重要,因为Spark作业本质就是内存计算,内存大小直接影响性能,并且与磁盘溢写、OOM等都相关。...如果作业执行非常慢,出现频繁GC或者OOM,就得适当调大内存。并且与上面相同,num-executors * executor-memory也不能过大,最好不要超过队列总内存量一半。

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