/var/lib/hadoop-yarn/yarn-nm-recovery/yarn-nm-state目录:
在yarn架构中,application由一个个的container组成,每个container可运行在不同的nodemanager节点上,每个container的日志存储在container所运行的nodemanger节点上,这些日志会有一定的生命周期,超过指定时间后,日志会被删除。
近日在一个原本工作正常的weblogic web server(操作系统为redhat 64位系统)上折腾安装redis/hadoop等东东,yum install了一堆第3方类库后,重启weblogic时,发现nodemanager无法启动了,报错如下: 严重: Fatal error in node manager server weblogic.nodemanager.common.ConfigException: Native version is enabled but nodemanager n
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来
节点健康监测是 NodeManager 自带的健康状态诊断机制。通过该机制,NodeManager 可以时刻掌握自己的健康状况,并及时汇报给 ResourceManager,ResourceManager 根据节点的健康状况调整分配的任务数目。如果任何健康监测失败,NodeManager 会将该节点标记处于不健康状态,并将其传达给 ResourceManager,后者会停止将新任务分配给该节点,直到节点标记为健康状态。该机制不仅可以帮助及时发现存在问题的 NodeManager,避免不必要的任务分配,也可以用于动态升级(通过脚本指示 ResourceManager 不再分配任务,等到 NodeManager 上面的任务运行完成后,对它进行升级)。
在安装5.11.2版本的CDH集群时,或者为5.11.2版本的CDH集群扩容时,可能会遇到YARN的NodeManager实例无法启动的问题。本文主要讲述NodeManager无法启动的原因以及如何解决该问题。
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。本文就来聊聊查询查看这些信息的几种方式。
运行在独立的节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心,构建了整个平台。ApplicationMaster和相应的container一起组成了一个Yarn的应用系统。
hadoop-yarn-site.xml配置文件详解 yarn-site.xml配置文件简介 yarn配置相关 yarn-site.xml配置 name value description yarn.ipc.client.factory.class Factory to create client IPC classes. yarn.ipc.serializer.type protocolbuffers Type of serialization to use. yarn.ipc.server.fa
对于从事大数据相关工作的朋友来说,在平时应该会跟 yarn 打过不少交道。像 MapReduce on yarn,Spark on yarn,Flink on yarn 等都是需要将应用运行在 yarn 上面的。但是对于应用运行日志的查看,yarn 却不像寻常服务那样方便,确实是有一些门槛的。而今天,我们就来好好梳理运行在 yarn 上面的应用日志相关参数及查看方式,最后以查看 Flink on yarn 日志示例。
由于Yarn良好的兼容性和扩展性,目前可以支持大部分数据引擎,所以了解Yarn的资源调度原理很有必要,Yarn主要由四个重要角色组成:
在 NodeManager 中有一个Monitor线程,用于一直监控NodeManager的内存使用量,假设NodeManager 设置为3G,用于后面的资源(如 Kafka、Flume)的内存为1G;
Yarn三大组件介绍 ResourceManager ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配,是一个全局的资源管理系统。 NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况(目前主要是CPU和内存的使用情况)。ResourceManager只接受NodeManager的资源回报信息,对于具体的资源处理则交给NodeManager自己处理。 ResourceManager中的YARN Scheduler组件根据application的请求为其分配资源,不负
环境说明: [root@hadp-master sbin]# Hadoop version Hadoop 2.7.4
其中,在master node上运行ResourceManager。 每个datanode上运行一个NodeManager。 并把该dataNode上的所有计算资源(CPU、内存)视为一个/多个Container,而Container可以被分配执行一个task(ApplicationMaster、map task、reduce task等)。
所谓的健康检测,就是定期检测节点运行所必须的环境是否满足需求,如果不满足则拒绝提供服务。
https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP/Hadoop+Java+Versions
YARN是一个资源管理、任务调度的框架,主要包含三大模块:ResourceManager(RM)、NodeManager(NM)、ApplicationMaster(AM)。其中,ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理;ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调;NodeManager负责每一个节点的维护。对于所有的applications,RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源,同时和NodeManager通信来执行和监控task。几个模块之间的关系如图所示。
Yarn:为一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
之前,MapReduce 是 Master/Slave 结构,也就是集群中一个 Job Tracker 多个 Task Tracker 。 Job Tracker 负责资源管理和作业调度,Task Tracker 负责定期向 Job Tracker 报告节点的状态(节点死活,资源使用情况、任务执行情况)以及接收 Job Tracker 的命令来执行。不知你是否发现,问题就出现在这一个 Job Tracker 上,它挂掉,整个集群都完蛋。而且它由于负责了所有节点的RPC 请求,压力可想而知,也因此成为了节点规模扩大的瓶颈。最后一点便是集群仅支持 MapReduce,不支持其他计算框架。如果想使用 Spark 呢?对不起,再搭建一个集群,想使用 HBase 只能再搭建一个集群。这样的一堆集群既不好管理,又使得资源利用率极低(一段时间内这个集群忙,那个集群闲),同时跨集群的数据转移更是问题。于是乎,YARN 诞生了。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
本篇博客,博主为大家分享的内容是关于一个在Hadoop中非常重要的组件——Yarn。到底有多重要呢?请看下面详解! 码字不易,先赞后看! Apache Hadoop YARN 1. Yarn 通
(4)进入配置选项,找到 "启用基于 Cgroup 的资源管理" 选项,勾选 - 保存 - (每一台主机)
1./app/3rd/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 优化项
问题导读 1.hadoop1.x中mapreduce框架与yarn有什么共同点? 2.它们有什么不同点? 3.yarn中有哪些改变? 4.yarn中有哪些术语? 原文:about云日志分析项
这个文件在《3.4 HDFS集群模式》http://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/72058013中已经配置过了,这里不再重复配置。 需要注意:这个文件是指定子节点的位置,同时也是帮助Yarn指定NodeManager启动的位置。即如果HDFS没有指定slaves的话,将没有DataNode;如果Yarn没有指定slaves的话,将没有NodeManager。
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。本文将模拟修改该目录,然后又将其修改回默认。
开启日志聚集功能,需要重启NodeManager、ResourceManager和HistoryManager
在一次问题排查过程中,误杀了yarn任务container的其中一个进程,导致yarn application kill不再生效,并且在rm中任务状态显示为失败,但实际进程还在运行。在分析问题的同时,抽时间对yarn任务的进程、以及kill命令的执行流程进行了整理。本文就来聊聊这些内容。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
问题导读 1.本文是如何定义master的? 2.如何配置hadoop守护进程环境? 3.配置Hadoop守护进程需要哪些配置文件? 4.yarn-site配置文件,主要配置哪两个进程? 5.mapred-site.xml配置文件,配置哪些内容? 6.hadoop如何配置监测NodeManagers的健康状况? 7.hadoop3.0slaves做了什么更改? 8.如何单独启动DataNode? 9.访问hadoop web界面都有哪些接口? 目的 本文档介绍如何安装和配置Hadoop集群,从少数节点到数
一:概述 1.1 ResourceManager基本职能 ResourceManager需通过两个RPC协议与NodeManager和ApplicationMaster交互,具体如下: ResourceTracker:NodeManager通过该RPC协议向ResourceManager注册、汇报节点健康状况和Container运行状态,并领取ResourceManager下达的命令,这些命令包括重新初始化、清理Container等,在该RPC协议中,NodeManager与ResourceMana
从YARN基本架构图来看,它主要由ResourceManager、NodeManager、APP
申请资源->启动ApplicationMaster->申请运行任务的container->分发Task->运行Task->Task结束->回收container->待所有container运行结束->回收ApplicationMaster->应用运行完成
Hadoop也大量采用了这种方法,如MapReduce的状态转移,NM和RM中资源、任务的管理.
Apache Hadoop Yarn (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者),是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统和调度平台,可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成
交换区空间就是讲一块硬盘拿出来做内存使用,这里指定的是nodemanager的2.1倍
Container是Yarn框架的计算单元,是具体执行应用task(如map task、reduce task)的基本单位。Container和集群节点的关系是:一个节点会运行多个Container,但一个Container不会跨节点。
本篇博文,博主为大家介绍Yarn的运行流程。 一. 运行流程 1、client向RM提交应用程序,其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息,例如ApplicationMas
一、实现原理 jps取角色的端口号,如果存在则跳过,否则启动角色,并把日志打印,记录角色重启记录。 clusterMonitor.sh(主节点) #!/bin/bash echo '.......................................' QuorumPeerMain=$(jps | grep ' QuorumPeerMain') ZKFC=$(jps | grep ' DFSZKFailoverController') NameNode=$(jps | grep ' Name
你需从公布页面获得MapReduce tar包。若不能。你要将源代码打成tar包。
配置环境 假设你已经安装hadoop-common/hadoop-hdfs,并且输出了HADOOP_COMMON_HOME/HADOOP_HDFS_HOME,解压hadoop mapreduce 包,配置环境变量HADOOP_MAPRED_HOME到要安装的目录。HADOOP_YARN_HOME的配置和 注意:下面的操作假设你已经运行了hdfs。 设置配置信息 要启动ResourceManager and NodeManager, 你必须升级配置。假设你的 $HADOOP_CONF_DIR是配置目录,并且已经安装了HDFS和core-site.xml。还有2个配置文件你必须设置 mapred-site.xml 和yarn-site.xml. 设置 mapred-site.xml 添加下面的配置到你的mapred-site.xml.
在YARN中,有几个关键的角色,它们共同协作以确保集群的高效运行。以下是YARN中的主要角色及其作用:
Apache Yarn(Yet Another Resource Negotiator的缩写)是hadoop集群资源管理器系统,Yarn从hadoop 2引入,最初是为了改善MapReduce的实现,但是它具有通用性,同样执行其他分布式计算模式。
我们都知道Hadoop诞生的目标是为了支持十几台机器的搜索服务,但是随着数据的增加,数据的可用性也是一个待解决的问题。但是Hadoop框架的自身问题限制了集群的发展。
1.x版本系列:hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等
搭建环境 | 系统:centos 7 | Java 1.8 | Hadoop:2.8.1
在Hadoop框架当中,Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入,主要是为了解决资源管理和调度的相关问题,是在大数据平台的实际运用当中,根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享,我们就来对Hadoop Yarn组件做个简单的基础解析。
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