yarn

Apache Spark: setting executor instances does not change the executors

瘦欲@ 提交于 2019-12-17 08:54:28
问题 I have an Apache Spark application running on a YARN cluster (spark has 3 nodes on this cluster) on cluster mode. When the application is running the Spark-UI shows that 2 executors (each running on a different node) and the driver are running on the third node. I want the application to use more executors so I tried adding the argument --num-executors to Spark-submit and set it to 6. spark-submit --driver-memory 3G --num-executors 6 --class main.Application --executor-memory 11G --master

How can I access S3/S3n from a local Hadoop 2.6 installation?

我是研究僧i 提交于 2019-12-17 06:35:28
问题 I am trying to reproduce an Amazon EMR cluster on my local machine. For that purpose, I have installed the latest stable version of Hadoop as of now - 2.6.0. Now I would like to access an S3 bucket, as I do inside the EMR cluster. I have added the aws credentials in core-site.xml: <property> <name>fs.s3.awsAccessKeyId</name> <value>some id</value> </property> <property> <name>fs.s3n.awsAccessKeyId</name> <value>some id</value> </property> <property> <name>fs.s3.awsSecretAccessKey</name>

YARN框架以及各个组件理解

瘦欲@ 提交于 2019-12-17 05:58:37
YARN运行资源图 : 注意:YARN集群有一个NameNode(Master)节点和多个DataNode(slaver)节点。 Client: 启动程序的地方。 ResourceManager:资源管理器(集群所有的资源都有这个管理) NodeManager: 节点的资源管理器(只管理一个节点的资源) ApplicationMaster:计算作业需要计算的任务 MapTask:Map任务 ReduceTask:Reduce任务 1.客户端提交作业给Master(NameNode); 2.Master找到一个Slaver(DataNode)来运行AppliactionMaster; 3.AppliactionMaster向ResourceManager申请任务所需要的资源; 4.申请完毕之后开始向分配的资源节点(NodeManager)发布任务(MapTask.ReduceTask); 来源: CSDN 作者: 星河scorpion 链接: https://blog.csdn.net/wzq__janeGreen_/article/details/103566856

Yarn知识总结

﹥>﹥吖頭↗ 提交于 2019-12-16 23:31:43
一、yarn的核心 RM(resource manager)的职责: 1.除了客户端的请求,接受JobSubmitter提交的作业(按照作业的上下文(Context))信息run.sh提交的参数,以及从NM(nodemanager)收集来的状态信息),启动调度过程,分配一个container作为APP master 2.RM作为中心服务,拥有系统中所有应用的资源分配决定权,其工作是调度、启动每一个job所属的application、监控application的存在情况 3.通过心跳通信,达到监控NM(nodemanager) 4.RM有一个纯碎的调度器组件scheduler NM(nodemanager)的职责: 1.是slave进程,是每台机器的框架代理 2.处理来自RM的任务请求 3.接受处理来自AM(application master)的container的启动、停止请求 4.启动应用程序的container,并监控资源使用情况,并报告给RM AM(application master)的职责: 1.应用程序的master,每一个应用对应一个AM,在用户提交一个应用程序时,一个AM的轻量型进程实力会启动,AM会协调这个应用程序内的所有任务的执行 2.负责一个job任务生命周期内的所有工作 3.每一个job都有一个AM,运行在RM机器之外的机器上 4.和NM协同工作

lerna式升级

纵然是瞬间 提交于 2019-12-16 21:59:09
有段时间没更新博客了,是时候更新一波了。 之前不是vue-next出了吗,然后就去学习了一下,发现整个目录不是那么熟悉了,变成这样了: 于是就这个线索去研究了一下,发下这是用的 lerna + yarn 的架构,不仅vue,包括jest,babel等都是用的这类架构,他们有相同的前缀,比如@babel/xxx,不过这个前缀(scope)是需要付费的。 lerna有什么优点呢? 分离一个大型的codebase到多个小的孤立或者公共的repo 可以统一管理版本号,一键发布,自动生成changelog( lerna publish ) 一键安装依赖,包括link( lerna bootstrap ) 目录清晰,像上面vue-next那样。 所以说! 开整!!! 首先使用lerna + yarn来管理我们的npm工作区: 所以创建一个空的reop,然后npx lerna init初始化lerna项目,然后左改改右改改,像下面这样,意思是说用yarn替代lerna的工作区定义,然后pkg中指定workspaces,指定private和root,表明别发布我。 // lerna.js { "version": "independent", "npmClient": "yarn", "useWorkspaces": true } // package.json { "name": "root",

Antd 修改主题颜色填坑记录

微笑、不失礼 提交于 2019-12-16 19:38:37
首先,让我想说的是,现在有很多的更新,网上的一些也有的没用了, 接下来让我来分享一些我的解决方法,时间:2018.12/18. 1.和网上的一样,我用的是creat-react-app创建的项目,修改主题的方式也是用的:run eject后的项目结构的webpack.config.dev.js修改 第一步: yarn run eject  或者 npm run eject  然后在目录结构就会多一个文件夹 我们要修改的webpack.config.dev.js(开发时)和webpack.config.prod.js(打包时)文件, 但是还要下载几个插件 1.下载babel-plugin-import 2.下载less和less-loader 1.npm install babel-plugin-import -s 或者 yarn add babel-plugin-import    2. npm install -s less //less-loader npm install --save-dev less-loader less 或者 yarn add less //less-loader yarn add less-loader   3.类似下载第三方插件的事就不多说了 进入正题。 1.打开webpack.config.dev.js 如图 先唠叨一下,网上有很多的过时了

Hadoop集群搭建

一曲冷凌霜 提交于 2019-12-16 17:01:25
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Hadoop三种运行模式 独立模式(Local或Standalone Mode) 默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调试 伪分布模式(Pseudo-Distributed Mode) Hadoop的守护进程运行在本机机器,模拟一个小规模的集群 全分布集群模式(Fully-Distributed Mode) Hadoop的守护进程运行在一个集群上 伪分布式集群搭建 su root cd /opt/software/ ll sudo chown -R hdfs:hadoop hadoop-3.2.1/ ll cd /opt/software/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/ ll vi core-site.xml vi hdfs-site.xml vi mapred-site.xml vi yarn-site.xml hdfs namenode -format hadoop-daemon.sh start namenode jps yarn --daemon start resourcemanager yarn --daemon start nodemanager jps 成功后在浏览器输入127.0.0.1,打开datanode页面可看到节点信息 4个配置文件内容: core

yarn

泄露秘密 提交于 2019-12-16 08:17:32
1.YARN的架构 Hadoop在2.0版本上推出了YARN (Yet Another Resource Negotiator)。YARN的核心思想是将资源管理和Job的调度/监控进行分离。YARN的架构如下图所示。 YARN的核心组件可以分为两大部分: 1.1YARN服务组件 YARN 总体上仍是Master/Slave 结构 在整个资源管理框架中ResourceManager 为master ,NodeManager 为Slave 。 ResourceManager 负责 对各个NodeManager 上的资源进行同一的管理和调度 当用户提交一个应用程序时,需要一个用以跟踪和管理这个程序的服务 ApplicationMaster 它负责向ResourceManager 申请资源,并要求Node Manager 启动可以占用一定资源的任务 由于不同的ApplicationMaster 被分布到不同的节点上,因此他们之间不会互相影 1.2ResourceManager 全局资源管理器整个集群只有一个,负责集群资源的同一管理和调度分配。 功能: 处理客户端请求 启动/监控 ApplicationMaster 监控NodeManager 资源调度与分配 1.3.NodeManager 整个集群有多个负责单节点资源管理和使用 功能: 单个节点上的资源管理和任务管理

从Hadoop到Spark的架构实践

五迷三道 提交于 2019-12-16 07:32:39
当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆;同年,Spark Meetup在北京、上海、深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等众多领域。而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动,并多次在Meetup中分享公司的Spark使用经验。本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程。 初识Spark 作为一家在移动互联网大数据领域创业的公司,时刻关注大数据技术领域的发展和进步是公司技术团队必做的功课。而在整理Strata 2013公开的讲义时,一篇主题为《An Introduction on the Berkeley Data Analytics Stack_BDAS_Featuring Spark,Spark Streaming,and Shark》的教程引起了整个技术团队的关注和讨论,其中Spark基于内存的RDD模型、对机器学习算法的支持

Node.js安装使用-VueCLI安装使用-工程化的Vue.js开发

旧巷老猫 提交于 2019-12-15 21:55:57
作者 | Jeskson 来源 | 达达前端小酒馆 搭建Node.js环境 什么是Node.js简介呢?它是一个基于JavaScript的运行环境,Node.js发布于2009年5月,对Chrome V8引擎进行了封装,是由RyanDahl开发的。Chrome V8引擎执行JavaScript的速度很快且性能好。 Node.js是用module模块划分不同的功能,modele模块类似于c++语言中的类库,用户可以通过相对路径或绝对路径,找到模块的位置。 var mymodule = require('./mymodule.js'); Node.js的下载 下载地址: https://nodejs.org/en/download/ 直接双击下载安装包文件即可: Linux系统安装: sudo apt-get update sudo apt-get install node 或是 sudo apt update sudo apt install node 查看Node.js的版本号: npm的安装使用,npm就是一个包管理工具,允许用户从npm服务器下载他人编写的第三方包到本地使用,允许用户从npm服务器下载并安装他人编写的命令行程序到本地使用。允许用户将自己编写的包或命令行程序上传到npm服务器供他人使用。 安装成功后的效果显示。 如何给npm命令升级呢?使用命令: sudo npm