使用Cloudera Manager搭建YARN集群及YARN HA 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.使用Cloudera Manager搭建YARN集群 1>.通过CM界面点击添加服务 2>.进入服务安装向导,选择YARN服务安装 3>.为YARN服务分配角色 4>.指定Nodemanager数据的存放目录 5>.等待将YARN服务成功加入到当前集群中后,点击继续 6>.YARN服务添加完成 7>.服务添加成功 二.使用C

YARN产生背景 MRv1的局限 YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性.在正式介绍YARN之前,先了解下MRv1的一些局限性,主要有以下几个方面: 扩展性差.在MRv1中,JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了Hadoop集群扩展性. 可靠性差.MRv1采用了master/slave结构,其中,master存在单点故障问题,一旦它出现故障将导致整个集群不可用. 资源利用率低.MRv1采用了基于槽位的资源分配模

hadoop 1.0 mapreduce过程 主要问题: JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点,存在单点故障. JobTracker 完成了太多的任务,造成了过多的资源消耗,当 map-reduce job 非常多的时候,会造成很大的内存开销,潜在来说,也增加了 JobTracker fail 的风险,这也是业界普遍总结出老 Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限. 在 TaskTracker 端,以 map/reduce task 的

    Flume是Cloudera提供的日志收集系统,具有分布式.高可靠.高可用性等特点,对海量日志采集.聚合和传输, Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方, 同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方的能力. Flume 部署结构   flume架构简单,可靠,灵活, 数据流(data flow)是flume中最主要的抽象,data flow描述了数据从产生,传输.处理并最终写入目的地的一条路径, 数据流由一系列逻辑节点组成,它们能对接受到的事件(EVENT)进行传

    yarn的了出现主要是为了拆分jobtracker的两个核心功能:资源管理和任务监控,分别对应resouceManager(RM)和applicationManager(AM).yarn中的任务可以传统的mapreduce任务,或者是DAG任务.     yarn的架构: client向RM提交任务,RM向各个NM请求资源,NM响应后,RM为任务分配资源,得到资源的后调度器启动AM,AM为任务准备运行环境后执行任务并向RM反馈执行情况.任务的运行失败的话AM负责启程.资源是以contai

Yarn : 新的计算框架,是一个全局资源管理器,负责整个集群的资源管理和分配   一. Yarn产生背景       Hadoop1.0MR有局限性,概括为以下几个方面 :  扩展性差 可靠性差 资源利用率低 无法支持多种计算框架          为克服Hadoop1.0中MR存在各种问题而提出了Yarn,它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现,其中,ResourceManager负责所有应用程

hadoop基础----hadoop实战(六)-----hadoop管理工具---Cloudera Manager---CDH介绍 简介 我们在上篇文章中已经了解了CDH,为了后续的学习,我们本章就来安装CDH5.8.CDH5.8是目前比较新的版本,自带hadoop2.0以上的hadoop,而且已经包含了很多组件,也是我们接下来需要学习的hadoop生态圈中的组件. 环境 Cloudera Manager是为了简化hadoop及其组件的部署,但是由于包含的组件较多,对内存要求也比较大.所以我们尽

课程大纲及内容简介: 每节课约35分钟,共不下40讲 第一章(11讲) ·分布式和传统单机模式 ·Hadoop背景和工作原理 ·Mapreduce工作原理剖析 ·第二代MR--YARN原理剖析 ·Cloudera Manager 4.1.2安装 ·Cloudera Hadoop 4.1.2 安装 ·CM下集群管理一 ·CM下集群管理二 ·Hadoop fs 命令详解 ·cloudera manager管理集群·cloudera manager下集群高级管理 第二章(约10讲) ·Hive数据表和

YARN 介绍 Apache Hadoop YARN作为hadoop的子项目加入到Hadoop Common (core libraries), Hadoop HDFS (storage) and Hadoop MapReduce (the MapReduce implementation) ,它也是apache的顶级工程. 在Hadoop 2.0中,各个客户端会向运行在YARN上的MapReduce v2框架提交种种MapReduce应用.而在Hadoop 1.0中,各个客户端则向MapRed

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

1.hadoop是什么? Hadoop 是Apache基金会下一个开源的大数据分布式计算平台,它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 2.hadoop主要组成部分 1)hdfs分布式存储文件系统---海量数据存储,大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中 2)Yarn资源管理与作业调度 3)MapReduce算法---数据计算(并行计算框架) 3.hadoop特点 可靠.高效.可伸缩.容错.不适合低延迟数据访问.可处

Cloudera Manager 4.6 安装详解 1. Cloudera Manager介绍 1.1. 功能介绍 Cloudera Manager是一个针对hadoop集群的管理工具,功能包括:cdh的安装,集群的活动监控.各个性能指标的监控,以及各个组件的管理等. 1.2. 架构介绍 Cloudera Manager分为客户端(Cloudera Manager Agent)和服务端(Cloudera Manager Server),客户端会把采集到的数据发送到服务端,服务端把这些数据存放在数

import java.io.DataInputStream; import java.io.EOFException; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.PrintStream; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileCo

可以直接使用org.apache.hadoop.yarn.client.cli.LogsCLI(yarn logs -applicationId)中的main方法逻辑,如 public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new YarnConfiguration(); conf.addResource(new Path("/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn/co

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上

Cloudera Certified Associate Administrator案例之Configure篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.下载CDH集群中最新的配置文件 问题描述: 某个集群的使用者需要通过客户端登陆集群,请使用CM下载HDFS和YARN的配置文件,保存到客户端机器的"/home/yinzhengjie/hadoop/etc/hadoop"目录下,并保持文件名不变. 解决方案: 可以通过登陆CM WebUI界面下载,也可以直接

Hadoop 基本概念 一.Hadoop出现的前提环境 随着数据量的增大带来了以下的问题 (1)如何存储大量的数据? (2)怎么处理这些数据? (3)怎样的高效的分析这些数据? (4)在数据增长的情况下如何构建一个解决方案? 在大数据领域提出了两个概念 (1)分布式文件系统   用于存储大量的数据 (2)分布式计算框架MapReduce高效的分析数据 以上的两个概念组成一个名词 Hadoop 二.Hadoop的起源 谷歌发布了三篇论文 : GFS 分布式存储系统  ,  MapReduce  分

文章目录 1.Yarn介绍 2.Yarn架构 2.1 .ResourceManager 2.2 .ApplicationMaster 2.3 .NodeManager 2.4 .Container 2.5 .Resource Request 及 Container 2.6 .JobHistoryServer 2.7.Timeline Server 3.yarn应用运行原理 3.1.yarn应用提交过程 3.2.mapreduce on yarn 4. yarn使用 4.1 .配置文件 4.2.

一.YARN 介绍 yarn 是下一代 MapReduce,即 MRv2,是在第一代 MapReduce 基础上演变而来的,主要是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差,不支持多计算框架而提出的,通俗讲是跑任. 其核心思想:将 MR1 中 JobTracker 资源管理和作业调用两个功能分开,分别由 ResourceManager 和 ApplicationMaster 进程来实现. ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度: ApplicationMaster:每个应用程序

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

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