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。
本文描述了一次因为Zookeeper的异常导致ResourceManager卡住，从而导致集群所有作业无法提交的问题分析和处理。
在Hadoop中，ZooKeeper主要用于实现HA(Hive Availability），包括HDFS的NamaNode和YARN的ResourceManager的HA。同时，在YARN中，ZooK
问题描述 Hadoop 中有一个分布式调度框架 YARN，是很基础的重要框架，用来支持多种计算模型和进行资源调度。 先看下 YARN 的架构图 不需要了解这个架构的细节，只需要看到其中的一个重点： 中
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
“Yarn 全称 Yet Another Resource Negitiator，就是另一种资源调度器，主要负责Hadoop集群内任务的资源调度框架。”
前面Fayson写过《6.1-如何使用Cloudera Manager启用HDFS的HA》，YARN的HA架构和HDFS的HA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active和Standby）并进行自动故障转移。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager启用YARN的HA。
时隔五个月（点击阅读前文），如标题所示的问题再次发生，本次由于我们大数据监控系统的完善，让我对该问题进行了更深一步的研究。以下是整个排查过程和解决方案：
我们知道MapReduce1.0，是把计算框架和资源调度框架都弄在一起了，所以Master端的JobTracker会大包大揽去执行任务，存在很多问题，比如资源分配不均、单点故障会导致整个集群不可用、没办法集成多个不同的计算框架（比如Spark、Storm）。因此，YARN的设计思路就是把原先JobTracker的资源管理调度和监控的功能剥离出来，在YARN中实现，而MapReduce2.0仅仅就是做计算框架的事情。同时，YARN还可以兼容搭建多个不同的计算框架，实现同一个集群内资源和数据的共享。
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』
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。
NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据
为了构建一个轻量级的资源管理框架以满足简单的本地化（Localization）的需求，我试图直接对现有的Resource编程模型进行扩展。虽然最终没能满足我们的需求，但是这两天也算对.NET如何进行资源的存取进行了深入的学习，所以将我对此的认识通过博文的方式与诸位分享。在本篇文章中，我会通过自定义ResourceManager让资源的存储形式不仅仅局限于.ResX文件，你可以根据需要实现任意的存储方式，比如结构化的XML、数据库表，甚至是通过远程访问获取资源。（文中的例子从这里下载） 一、从添加资源文件说
在流计算越来越受到重视的大趋势下，Flink框架受到的关注和重视，可以说是与日俱增，在大数据的学习当中，Flink也成为重要的一块。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲，Flink on Yarn原理。
随着我们的应用程序越来越受欢迎，我们的下一步将要开发多语言功能。方便越来越多的国家使用我们中国的应用程序， 基于 WPF 本地化，我们很多时候使用的是系统资源文件，可是动态切换本地化，就比较麻烦了。 有没有一种方法既可以适用系统的资源文件，又能方便快捷的切换本地化呢？
https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP/Hadoop+Java+Versions
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：
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
使用完全分布式，实现namenode高可用，ResourceManager的高可用
ResourceManager（RM）是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，主要包括两个组件，即调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。
我们都知道yarn重构根本的思想，是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件。新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。 主要包含三个组件ResourceManager 、NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container.
Hadoop的master和slave分别运行在不同的Docker容器中，其中hadoop-master容器中运行NameNode和ResourceManager，hadoop-slave容器中运行DataNode和NodeManager。NameNode和DataNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的组件，负责储存输入以及输出数据，而ResourceManager和NodeManager是Hadoop集群资源管理系统YARN的组件，负责CPU和内存资源的调度。
当前处于 Active 状态的 ResourceManager 转成 StandBy 状态，原先处于 StandBy 状态的 ResourceManager 转成 Active 状态
下载docker镜像 首先下载需要使用的五个docker镜像 docker pull bde2020/hadoop-namenode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-resourcemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-historyserv
1./app/3rd/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 优化项
前面Fayson写过《如何使用Cloudera Manager启用HDFS的HA》，YARN的HA架构和HDFS的HA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active和Standby）并进行自动故障转移。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager启用YARN的HA。
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。
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)。
前置条件：jdk环境，zookeeper环境在前期需要安装好，这个可以看之前的文章。
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．
从YARN基本架构图来看，它主要由ResourceManager、NodeManager、APP
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇的知识点是bean的生命周期回调：在bean生命周期的不同阶段，都可以触发自定义代码的执行 触发自定义代码执行的具体方式，是用对应的注解去修饰要执行的方法，如下图所示： 📷 有两种模式可以实现生命周期回调：拦截器模式和自定义模式，接下来通过编码依次学习 拦截器模式 《拦截器(Interceptor)》已详细介绍了quarkus拦截器的自定义和使用，
创建 ResourceController，通过 ResourceManager 获取所有 Resource
在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了，有兴趣可以研究一下)
spark on yarn架构有两种模式，分为Yarn-client模式和Yarn-cluster模式，本文与大家一起了解一下这两种模式：
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
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
在实时计算平台上通过YarnClient向yarn上提交flink任务时一直卡在那里，并在client端一直输出如下日志：
最近有一次我们的Hadoop监控平台发出ResourceManager（以下简称RM）崩溃的报警信息，于是我们分析了RM的日志和ZooKeeper服务端（以下简称ZK）的日志，异常日志信息分别如下：
开启日志聚集功能，需要重启NodeManager、ResourceManager和HistoryManager
该文介绍了如何利用Zookeeper实现分布式锁，并给出了具体的示例。Zookeeper作为一个可靠的、一致性分布式协调服务，被广泛应用于分布式系统中。通过Zookeeper，应用可以在分布式环境中实现一致性的逻辑单元，从而保证分布式系统中数据的一致性和可靠性。
在 Visual Studio 中，如果我们在一个 .NET Core 工程里加入了一个资源文件（.resx），那么你会发现有个对应的 .Designer.cs 文件被自动生成了，每次资源文件的内容有变化，这个设计器文件都会刷新。它本质上就是对应资源文件里的键值对，自动生成访问这些资源的方法。
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
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制 </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>//是否使用HA <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name//集群Id <value>cluster1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>//集群逻辑节点 <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>//集群物理节点 <value>node03</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>//集群物理节点 <value>node04</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>//与zookeeper通信 <value>node02:2181,node03:2181,node04:2181</value> </property>
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common
spark on yarn提交任务时一直显示ACCEPTED，过一个小时后就会出现任务失败，但在提交时shell终端显示的日志并没有报错，logs文件夹中也没有日志产生。注：spark on yarn是不需要启动spark集群的，只需要在提交任务的机器配置spark就可以了，因为任务是由hadoop来执行的，spark只负责任务的提交。 任务提交命令为 bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount\ --mas
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。
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。
用户的应用程序是一个分布式程序，需要按照YARN的规范来写才能提交到YARN集群被调度运行起来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
