Yarn App Mapreduce Am Resource Mb – Di blog terakhir Pengantar Hadoop dan menjalankan peta, saya menjelaskan berbagai komponen hadoop, fungsi dasar peredam peta, menyiapkan hadoop, dan menjalankan program tertentu. Jika Anda mengikuti blog, Anda dapat melakukan pengurangan peta dan belajar sedikit tentang area tersebut. Sebelum memulai posting ini, saya sarankan Anda membaca posting sebelumnya sekali. Tujuan dari posting ini adalah untuk menjelaskan sedikit lebih banyak bagaimana YARN bekerja dan bagaimana itu lebih baik daripada lingkungan Hadoop 1.0 yang lama. Selanjutnya, kita akan melihat beberapa file konfigurasi yang membantu kita mengelola lingkungan Hadoop dengan lebih baik.
Kami berbicara tentang HDFS dan Mapreduce. Di sini kami akan menjelaskan struktur dan operasi BENANG secara rinci.
Yarn App Mapreduce Am Resource Mb
BENANG diperkenalkan di Hadoop 2.0. Di Hadoop 1.0, peta pengurangan pekerjaan dikelola oleh pelacak pekerjaan dan beberapa pelacak pekerjaan. Pelacakan tugas bertanggung jawab untuk memantau kemajuan tugas pengurangan peta, mengelola alokasi dan penjadwalan sumber daya, dll. Karena semua ini dikelola dalam satu sistem, Hadoop 1.0 tidak dapat diskalakan. Itu juga membuat pelacakan pekerjaan menjadi satu titik kegagalan. Di versi 1.0, Anda hanya dapat menjalankan tugas pengurangan peta menggunakan Hadoop, tetapi dengan dukungan YARN di 2.0, Anda dapat menjalankan tugas lain seperti streaming dan pembuatan grafik. Di 1.0 bidang diperbaiki di peta dan fungsi pengurangan, jadi Anda tidak dapat menggunakan bidang pengurangan di fungsi peta saat peta sedang berjalan karena bidang terbuang sia-sia, di 2.0 ada konsep wadah dengan sumber daya seperti memori dan prosesor perangkat keras. dan tugas apa pun dapat dijalankan melaluinya.
Set Up A Highly Available Hadoop Cluster On Ubuntu, Debian
Ini memiliki dua komponen utama: Penjadwal Tugas dan Manajer Aplikasi. Penjadwal bertanggung jawab untuk mengalokasikan sumber daya menggunakan metode penjadwalan yang ditentukan, dan manajer aplikasi bertanggung jawab untuk memantau kemajuan aplikasi yang dikirimkan, seperti tugas pengurangan peta. Ini berisi semua informasi tentang sumber daya yang tersedia.
Manajer node berjalan untuk setiap node. Itu melacak sumber daya yang tersedia di node tertentu dan memberi tahu Manajer Sumber Daya tentang sumber daya yang tersedia saat startup. Ini dimulai dengan wadah dengan memberi mereka sumber daya yang diperlukan (memori, cpu, dll.). Sumber daya ini ditugaskan ke wadah oleh Manajer Sumber Daya. Mereka mengelola wadah seumur hidup. Ini mengirimkan detak jantung ke Manajer Sumber Daya untuk memberi tahu bahwa itu hidup. Jika Resource Manager tidak menerima detak jantung dari Node Manager, node tersebut akan ditandai sebagai gagal.
Itu melakukan fungsi berbagai komponen BENANG. Itu muncul di bawah Node Manager berdasarkan instruksi dari Resource Manager. Profesional aplikasi memulai setiap tugas. Ia berkomunikasi dengan Resource Manager untuk mengalokasikan sumber daya dan dengan Node Manager untuk memulai atau menghentikan container. Mengkoordinasikan status pekerjaan berbagai node dan memberi tahu pelanggan tentang status pekerjaan permintaan pelanggan. Ini juga mengirimkan detak jantung reguler ke Manajer Sumber Daya untuk memastikan bahwa Manajer Sumber Daya dapat memulai master aplikasi baru jika terjadi kegagalan.
Manajer Node dimulai. Ini terdiri dari sumber daya seperti memori, inti prosesor, dll. Untuk memetakan atau mengurangi tugas, Master Aplikasi meminta sumber daya dari Manajer Sumber Daya untuk menjalankan wadah.
Hadoop（十一）—— Hadoop基础操作（3）—— Mapreduce常用shell操作、mapreduce 任务管理_别呀的博客 Csdn博客_mapreduce Shell
Saya melihat beberapa log klien, pengelola sumber daya, dan pengelola simpul saat pekerjaan dikirimkan. Mereka juga dapat memberi Anda gambaran tentang cara kerja BENANG.
Ini adalah beberapa file konfigurasi yang dapat Anda modifikasi sesuai kebutuhan. Anda akan menemukan file-file ini di $HADOOP_HOME/etc/hadoop. Beberapa dari mereka adalah:
Tetapkan variabel lingkungan yang digunakan untuk skrip yang digunakan untuk menjalankan YARN. Menimpa konfigurasi yang ditetapkan oleh hadoop-env.sh. Beberapa yang penting:
Konfigurasi pemrosesan inti Hadoop seperti HDFS, MapReduce, dan YARN adalah pemrosesan I/O yang umum. Salah satu dari ini:
Hadoop 2: Introduction Of Yarn And How It Works?
. Anda perlu mengunduh ini jika Anda menjalankan hadoop menggunakan buruh pelabuhan. Silahkan baca postingan sebelumnya Anda bingung saat menjalankan proses BENANG dan error. Terlihat di bagian BENANG UI ambari … (perhatikan bahwa 60GB tersedia). Sekarang ketika Anda mencoba menjalankan proses YARN dan mendapatkan pesan kesalahan yang mengatakan bahwa sumber daya lebih sedikit daripada yang ditentukan di ambari, lihat…
KESALAHAN: Node H2O tidak dapat dimulai; Hubungi administrator BENANG. Alasan umum untuk ini adalah bahwa ukuran penyimpanan yang diminta (5,5 GB) melebihi pengaturan BENANG berikut: yarn.nodemanager.resource.memory-mb yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
Dan memeriksa UI RM saya melihat bahwa dalam beberapa kasus setidaknya 60GB sumber daya RM penuh dapat digunakan (perhatikan 61440MB di bagian bawah gambar)
Untuk kedua hal ini, tampaknya baik batas node 15GB maupun batas 60GB tidak terlampaui, jadi mengapa kesalahan ini terjadi? Bagaimana dengan situasi ini, apakah saya salah menafsirkan di sini? Apa yang dapat dilakukan untuk memperbaikinya (sekali lagi, saya ingin semua 60GB sumber daya YARN terlihat digunakan untuk pekerjaan tanpa kesalahan)? Ada saran untuk perbaikan?
Increasing Workload Reliability Despite Spot Interruptions
Masalahnya tampaknya terkait: Bagaimana cara mengubah uid pengguna yang dibuat oleh HDP / ambari dengan benar? dan fakta bahwa pengguna itu ada
Direktori dengan izin yang sesuai (seperti yang saya duga dari posting forum Hortonworks) tidak cukup untuk dianggap “ada” di cluster.
Menjalankan perintah hadoop jar dengan pengguna lain (dalam hal ini pengguna hdfs yang dibuat oleh Ambari) yang ada di semua node di cluster (walaupun Ambari membuat pengguna ini dengan ID pengguna yang berbeda antar node (IDK jika ini adalah masalah)), dan ah
Sebelumnya, saya mendapat kesan bahwa pengguna hanya ada di mesin klien yang digunakan, serta di direktori hdfs://user/ (lihat https://community.cloudera.com/t5/Support-Questions/Adding – a-new-user-cluster/m-p/130319/highlight/true #M93005). Satu hal yang mengkhawatirkan / membingungkan yang muncul dari ini adalah kenyataan bahwa Ambri tampaknya membuat pengguna hdfs dengan nilai node uid dan gid yang berbeda, mis.
Hadoop On Yarn And Spark On Yarn_jungegev587的博客 Csdn博客
Tampaknya bukan itu masalahnya (satu-satunya kecurigaan saya adalah saya bekerja dengan MapR (yang mengharuskan uid dan gid sama untuk node) dan saya mencari di sini: https://www.ibm.com /dukungan/pusat pengetahuan /en/STXKQY_BDA_SHR/bl1adv_userandgrpid.htm). Perhatikan bahwa HW05 adalah node selanjutnya yang ditambahkan. Jika benar-benar OK di HDP, saya akan menambahkan pengguna yang sebenarnya saya tarik untuk menggunakan h2o di semua node dengan nilai uid dan gid. Ada pemikiran tentang ini? Bisakah Anda menautkan ke beberapa dokumentasi yang mendukung mengapa ini benar atau salah?
Saya akan melihat ini sedikit sebelum saya menjawab. Saya pikir pada dasarnya diperlukan lebih banyak penjelasan tentang kapan HDP menganggap pengguna “di” cluster.
Masalahnya tampaknya terkait: Bagaimana cara mengubah uid pengguna yang dibuat oleh HDP / ambari dengan benar? dan fakta bahwa pengguna berada di node dan memiliki direktori hdfs://user/ dengan hak istimewa yang sesuai (seperti yang saya yakini dari posting forum Hortonworks) tidak cukup untuk mengenali bahwa mereka “ada” di cluster. . Ini terkait dengan percakapan dengan pakar Hortonworks di mana mereka mengatakan bahwa pengguna YARN ada di semua node data di cluster.
Menjalankan perintah hadoop jar dengan pengguna lain (dalam hal ini pengguna hdfs yang dibuat oleh Ambari) yang ada di semua node di cluster (meskipun Ambari membuat pengguna ini dengan kredensial berbeda antar node (IDK jika ini adalah masalah)) dan di direktori hdfs://user/hdfs menemukan bahwa pemotong h2o berfungsi seperti yang diharapkan.
Hadoop Yarn Configuration On Cluster
Sebelumnya, saya mendapat kesan bahwa pengguna hanya ada di mesin klien yang digunakan, serta di direktori hdfs://user/ (lihat https://community.cloudera.com/t5/Support-Questions/Adding – a-new-user-cluster/m-p/130319/highlight/true #M93005).
Satu hal yang mengkhawatirkan / membingungkan yang muncul dari ini adalah kenyataan bahwa Ambri tampaknya membuat pengguna hdfs dengan nilai node uid dan gid yang berbeda, mis.
Lihat beberapa di sini: Situs HDFS NFS menggunakan nomor nama pengguna yang aneh untuk izin direktori
Dengan mengklik “Terima semua cookie”, Anda menyetujui Stack Exchange menyimpan cookie di perangkat Anda dan memberikan informasi sesuai dengan Kebijakan Cookie kami.
Tpch On Hadoop + Hive
Mb asus p5kpl am se