Yarn是随着hadoop发展而催生的新框架,全称是Yet Another Resource Negotiator,可以翻译为“另一个资源管理器”.yarn取代了以前hadoop中jobtracker(后面简写JT)的角色,因为以前JT的 任务过重,负责任务的调度.跟踪.失败重启等过程,而且只能运行mapreduce作业,不支持其他编程模式,这也限制了JT使用范围,而yarn应运而 生,解决了这两个问题. 为了表述清楚,大家可以先看hadoop版本说明这篇文章,我这里要说的是hadoop2.0,

转自:http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/22186833 YARN作业提交的客户端仍然使用RunJar类,和MR1一样,可参考 http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/13629375在1.x中是向JobTracker提交,而在2.x中换成了ResourceManager,客户端的代理对象也有所变动,换成了YarnRunner,但大致流程和1类似,主要的流程集中在JobSubmitter.s

YARN(MapReduce2) Yet Another Resource Negotiator / YARN Application Resource Negotiator对于节点数超出4000的大型集群,MapReduce1系统开始面临着扩展性瓶颈.所以有了YARN的出现.YARN将jobtracker的职能划分为多个独立的实体,从而改善了MR1面临的扩展瓶颈问题.Jobtracker负责作业调度和任务进度监视,跟踪任务.重启失败或过慢的任务和进行任务登记,例如维护计数器总数.YARN将这两

记录源码细节,内部有中文注释 Client 端: //最终通过ApplicationClientProtocol协议提交到RM端的ClientRMService内 package org.apache.hadoop.mapred; jobclient包内 YarnRunner public JobStatus submitJob(JobID jobId, String jobSubmitDir, Credentials ts) throws IOException, InterruptedExc

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs

一.概述 在本篇博文中,试图通过代码了解hadoop job执行的整个流程.即用户提交的mapreduce的jar文件.输入提交到hadoop的集群,并在集群中运行.重点在代码的角度描述整个流程,有些细节描述的并不那么详细. 汇总的代码流程图附件: hadoop_mapreduce_jobsubmit 二.主要流程 Jobclient通过RPC方式调用到jobtracker的submitJob方法提交作业,包括作业的jar.分片和作业描述. JobTracker的submitJob方法吧job加

1.      概要描述仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步,即调用Jobclient的submitJob方法,向Hadoop提交作业. 2.      详细描述Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互,最主要是提交作业.获取作业执行信息等. 在JobClient中作业提交的主要过程如下: 1)通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID2)获取j

[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta

在整理FairScheduler实现的task调度逻辑时,注意到EagerTaskInitializationListener类.差不多应该是job提交相关的逻辑代码中最简单清楚的一个了. todo:标红文字表示要加前向链接,待相关文字草稿提交后. 一.概述 继承自JobInProgressListener,实现了jobAdded,jobRemoved,jobUpdated方法.哦,不能说实现,应该说继承,JobInProgressListener居然是个抽象类,看着怎么这样的listener也

一.概要描述 本文重点描述在JobTracker一端接收作业.调度作业等几个模块的初始化工作.想过模块的介绍会在其他文章中比较详细的描述.受理作业提交在下一篇文章中会进行描述. 为了表达的尽可能清晰一点只是摘录出影响逻辑流转的主要代码.重点强调直接的协作调用,每个内部完成的逻辑(一直可以更细的说明.有些细节可能自己也理解并不深刻:-()在后续会描述. 主要包括JobTracker.TaskScheduler(此处以FairScheduler为例).JobInProgressListener(以用

0 YARN中实体 资源管理者(resource manager, RM) 长时间运行的守护进程,负责管理集群上资源的使用 节点管理者(node manager, NM) 长时间运行的守护进程,在集群的所有节点上运行,负责监视容器 容器(container) 在受限的资源集合(内存.CPU等)下执行应用相关的进程 1 YARN应用 1.1 运行 (1) 客户端联系RM,请求运行应用master(application master, AM)进程. (2) RM定位可用NM,并在NM上启动容器并在

老是报物理内存越界,kill container,然后把yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设成2048就好了 跟这个yarn.nodemanager.pmem-check-enabled参数应该也有关系 在这篇文章中得到启发:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/ 调度和隔离 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存

hadoop2.2.0.centos6.5 hadoop任务的提交常用的两种,一种是测试常用的IDE远程提交,另一种就是生产上用的客户端命令行提交 通用的任务程序提交步骤为: 1.将程序打成jar包: 2.将jar包上传到HDFS上: 3.用命令行提交HDFS上的任务程序. 跟着提交步骤从命令行提交开始 最简单的提交命令应该如: hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.2.0/hadoop-examples.jar wordcount inputPath outputP

注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1.    ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemana

客户端编程库: 所在jar包: org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClient 使用方法: 1 定义一个YarnClient实例: private YarnClient client: 2 构造一个Yarn客户端句柄并初始化 this.client = YarnClient.createYarnClient(); client.ini(conf)3 启动Yarn yarnClient.start()4 获取一个新的application id YarnClien

参照site:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml 我们在配置yarn的时候只有充分了解各参数的含义,才能避免隐患.这些参数均在yarn-site.xml中配置 以下涉及的简写: RM :ResourceManager AM :ApplicationMaster NM :NodeManager 参数 默认值 描述 yarn.resourcemanager.hostn

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

简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新框架的实际生产环境.

在传统的MapReduce中, Jobtracker同时负责作业调度(将任务调度给对应的tasktracker)和任务进度管理(监控任务, 重启失败的或者速度比较慢的任务等). YARN中将Jobtracker的责任划分给两个独立的守护进程: 资源管理器(resource manager)负责管理集群的所有资源, 应用管理器(application master)负责管理集群上任务的生命周期. 具体的做法是应用管理器向资源管理器提出资源需求, 以container为单位, 然后在这些contai

1. 介绍 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个通用的资源管理平台,可为各类计算框架提供资源的管理和调度. 之前有提到过,Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担,对其进行了解耦.现在通常都会使用Hadoop Yarn,因为其稳定性更加优秀,YARN是对Mapreduce V1重构得到的,有时候也称为MapReduce V2. 2. YARN体系架构 首先,整个Hadoop Yarn和Hadoop1一样,也是建立在hdfs分布式