1.如何申请资源 1.1 如何启动AM并申请资源 1.1.1 如何启动AM val yarnClient = YarnClient.createYarnClient setupCredentials() yarnClient.init(yarnConf) yarnClient.start() // Get a new application from our RM val newApp = yarnClient.createApplication() val newAppResponse = n

目标 本文档描述FairScheduler,一个允许YARN应用程序公平共享集群资源的调度插件. 概述 公平调度是一个分配资源给所有application的方法,平均来看,是随着时间的进展平等分享资源的.下一代Hadoop可调度多资源类型.默认的,FairScheduler只基于内存的公平调度策略.它可以配置为包括内存和cpu的调度,采用Ghodsi等开发的主资源公平算法.当只有一个application运行时,该application使用整个集群.当其他应用程序提交之后,释放出来的资源分配给新

HA 相比于Hadoop1.0,Hadoop 2.0中的HDFS增加了两个重大特性,HA(热备)和Federation(联邦).HA即为High Availability,用于解决NameNode单点故障问题,该特性通过热备的方式为主NameNode提供一个备用者,一旦主NameNode出现故障,可以迅速切换至备NameNode,从而实现不间断对外提供服务. 在一个典型的HDFSHA场景中,通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active Na

Hadoop生产环境搭建 1. 将安装包hadoop-2.x.x.tar.gz存放到某一目录下,并解压. 2. 修改解压后的目录中的文件夹etc/hadoop下的配置文件(若文件不存在,自己创建.) 包括hadoop-env.sh,mapred-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml 3. 格式化并启动HDFS 4. 启动YARN 以上整个过程与Hadoop单机Hadoop测试环境搭建基本一致,不同的是步骤2中配置文件设置内容以及步骤

先启动所有的zookeeper zkServer.sh start 在所有节点上启动JournalNode: sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode 格式化第一个NameNode bin/hdfs namenode –format 启动第一个的NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 在第二个NameNode上同步元数据 bin/hdfs namenode -bootstrapStandby 启动第二个Na

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

Hadoop生态圈-Knox网关的应用案例 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.Knox网关简介 据Knox官网所述(http://knox.apache.org/):Apache Knox Gateway是用于与Apache Hadoop部署的RESTAPI和UI交互的应用程序网关.Knox Gateway为与Apache Hadoop集群的所有REST和HTTP交互提供一个单一的访问点.KNOX提供三组面向用户的服务: 代理服务:Apache Knox项目的

前提: ①已经搭建好zk ②已经安装好JDK 正文开始: 首先从官网下载hadoop 2.7.3 (虽然官网3.0都出了.但是目前还没经过完全的测试..待测试后...) 一.hadoop-env.sh(环境变量相关) export JAVA_HOME=/app/jdk/jdk1.8.0_92export HOME=/app/hadoopexport HADOOP_HOME=$HOMEexport HADOOP_COMMON_HOME=$HOMEexport HADOOP_MAPRED_HOME=

一.安装hadoop.HA及配置journalnode 实现namenode HA 实现resourcemanager HA namenode节点之间通过journalnode同步元数据 首先下载需要版本的hadoop,我用的版本是hadoop-2.9.1 安装到5台机器上 master1  master2上安装namenode master1  master2上配置resourcemanager slave1   slave2   slave3上安装datanode slave1   slav

系列目录 Pod可以拥有优先级.优先意味着相对于其它pod某个pod更为重要.如果重要的pod不能被调度,则kubernetes调度器会优先于(驱离)低优先级的pod来让处于pending状态的高优先级pod被调度. kubernetes 1.9以后,优先级会影响pod的调度顺序和资源耗尽时pod的驱离顺序 警告:在一个不是所有用户都被信任的集群里,可能有恶意用户创建最高可能优先级的pod,导致其它pod被驱离或者无法调度.为了解决这个问题,需要增大资源配额来支持优先pod.集群管理员可以为特定

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 上一篇我们将了获取node成功的情况,如果是一个优先pod获取node失败,那么就会进入到抢占环节中,那么抢占环节k8s会做什么呢,抢占是如何发生的,哪些资源会被抢占这些都是我们这篇要研究的内容. 调度的优先级与抢占机制 正常情况下,当一个 Pod 调度失败后,它就会被暂时"搁置"起来,直到 Pod 被更新,或者集群状态发生变化,调度器才会对这个 Pod

前言 之前探讨scheduler的调度流程时,提及过preempt抢占机制,它发生在预选调度失败的时候,当时由于篇幅限制就没有展开细说. 回顾一下抢占流程的主要逻辑在DefaultPreemption.preempt方法,步骤包括: 拿最新版本的pod,刷新lister的缓存 确保抢占者有资格抢占其他Pod 寻找抢占候选者 与注册扩展器进行交互,以便在需要时筛选出某些候选者. 选出最佳的候选者 在提名选定的候选人之前,先进行准备工作. 代码位于/pkg/scheduler/framework/p

kube-scheduler源码分析(3)-抢占调度分析 kube-scheduler简介 kube-scheduler组件是kubernetes中的核心组件之一,主要负责pod资源对象的调度工作,具体来说,kube-scheduler组件负责根据调度算法(包括预选算法和优选算法)将未调度的pod调度到合适的最优的node节点上. kube-scheduler架构图 kube-scheduler的大致组成和处理流程如下图,kube-scheduler对pod.node等对象进行了list/wat

介绍kube-scheduler抢占调度驱逐之前,先简单的介绍下kube-scheduler组件: kube-scheduler简介 kube-scheduler组件是kubernetes中的核心组件之一,主要负责pod资源对象的调度工作,具体来说,kube-scheduler组件负责根据调度算法(包括预选算法和优选算法)将未调度的pod调度到合适的最优的node节点上. kube-scheduler架构图 kube-scheduler的大致组成和处理流程如下图,kube-scheduler对p

目录 公平调度器案例 需求 配置多队列的公平调度器 1 修改yarn-site.xml文件,加入以下从参数 2 配置fair-scheduler.xml 3 分发配置文件重启yarn 4 测试提交任务 公平调度器案例 公平调度器也有默认队列default 需求 新增两个队列test和ranan(以用户所属组命名). 期望实现以下效果:若用户提交任务时指定队列,则任务提交到指定队列运行:若没有指定队列,test用户提交的任务到root.group.test,ranan提交的任务到 root.gro

1.前提条件 我学习过程是一块一块深入的,在把hdfs基本弄懂以及HA成功的情况开始尝试搭建yarn的,建议在搭建前先去看一下转载的原理篇,懂了原理后搭建会很快的,再次强调一下hdfs我默认已经搭建成功了 2.搭建环境准备 1,主机环境:4台centos机器. rtest-mysql-01: 主NN,ResourceManager 运行进程(NameNode,ResourceManager,DFSZKFailoverController) 主要运行nn和ResourceManager. rtes

前段时间在dataguru上报了一个hadoop的培训班,希望能够帮助自己更快的了解.掌握并且熟悉hadoop的开发和原理. 上一期的作业是要自己搭建一个hadoop的环境,并能运行mapreduce,我们公司的实验室中已经在10台机器上搭建了用来测试的hadoop环境,于是我利用了其中三台datanode,新建了一个帐号,又搭建了一个由三台服务器组成的小型的hadoop+HA+完全分布式的集群. 现在将搭建的过程写成博客,希望能帮助到有同样需求的朋友! 我这里用到的三台机器,主机名分别为ut0

误解一:Spark是一种内存技术 大家对Spark最大的误解就是其是一种内存技术(in-memorytechnology).其实不是这样的!没有一个Spark开发者正式说明这个,这是对Spark计算过程的误解. 我们从头开始说明.什么样的技术才能称得上是内存技术?在我看来,就是允许你将数据持久化(persist)在RAM中并有效处理的技术.然而Spark并不具备将数据数据存储在RAM的选项,虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS,Tachyon,HBase,Cassandra等系统中,但是不管是

1.注意win下直接复制进linux 改一下--等 sqoop-list-databases --connect jdbc:mysql://122.206.79.212:3306/ --username root -P 先看一下有什么数据库,发现有些数据库,能查询到的数据库才能导入,很奇怪. 2.导入到hdfs sqoop import --connect jdbc:mysql://122.206.79.212:3306/dating --username root --password 123

作者 蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友.目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作. 导语 混部,通常指在离线混部(也有离在线混部之说),意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上,以期提升节点的资源利用率.其中的关键难点在于底层资源隔离技术,严重依赖于 OS 内核,而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时,再次显得

导语 TencentOS Server (又名 Tencent Linux 简称 Tlinux) 是腾讯针对云的场景研发的 Linux 操作系统,提供了专门的功能特性和性能优化,为云服务器实例中的应用程序提供高性能,且更加安全可靠的运行环境.Tencent Linux 使用免费,在 CentOS(及兼容发行版)上开发的应用程序可直接在 Tencent Linux 上运行,用户还可持续获得腾讯云的更新维护和技术支持. TencentOS 在腾讯内部已经经历了超过10年的迭代和演进,承载支撑了腾讯所