YARN部署

最新推荐文章于 2025-06-16 09:41:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-16 09:41:03 发布 · 270 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hadoop #大数据 #mapreduce

关于MapReduce和YARN的部署，其实就是2件事情：

  • 关于MapReduce： 修改相关配置文件，但是没有进程可以启动
  • 关于YARN： 修改相关配置文件， 并启动ResourceManager、NodeManager进程以及辅助进程（代理服务器、历史服务器）在这里插入图片描述
  • 在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    启动成功
    在这里插入图片描述
    Yarn端口号：8088
    HDFS端口号：9870

yarn的启动停止

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

执行Hadoop示例代码

Hadoop示例代码在$HADOOP/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar
用法:

hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ... [程序参数]
YARN单机和集群环境部署教程
闲人编程的博客
08-08 2108
通过以上步骤，我们成功部署了 YARN 单机和集群环境，并实现了一个简单的 Word Count 应用。YARN 提供了强大的资源管理和调度能力，可以支持多种分布式计算框架，如 Hadoop MapReduce、Apache Spark 等。
Hadoop中YARN的部署
麦当当的博客
04-12 1270
当你在Hadoop集群上运行大型数据处理作业时，YARN就像一个管理者，负责协调整个过程。想象一下你是一位活动组织者，需要协调一场盛大的活动。你需要考虑参与者之间的资源分配，确保每个人都能得到他们所需的空间和设备。YARN就是这样一个资源管理器，它负责分配集群中的计算资源给不同的应用程序。它知道哪个节点有多少处理器和内存可用，并根据应用程序的需求将任务分配给合适的节点。这样，整个集群就可以高效地工作，每个任务都能得到需要的资源，同时不会浪费任何资源。简言之，YARN就是一个分布式资源调度平台。
Flink实战——Yarn运行模式部署
m0_46332441的博客
04-10 2759
会话模式下的相关Linux操作命令见下方：1. 开启Yarn会话命令（会话模式需要单独开启一个YARN会话2.命令行提交作业命令com.DemoDemo.jar其中，红色标注字体为用户根据实际情况所设定的类名和Jar包名。
yarn部署
王小禾
11-19 2141
hadoop或yarn的每一个服务都可以单独部署。如namenode可以部署3.2，resourcemanager和nodemanager可以部署2.7. 这样一来，就需要给hadoop一套配置，给yarn一套配置。 hdfs配置（NN、DN配置）： hdfs-site.xml core-site.xml YARN配置（RM、NM配置）： hdfs-site.xml core-site.xm...
flink on yarn部署
AttributeSet的博客
04-21 2948
官网下载对应的版本 flink版本-1.13.6 hadoop版本-3.2.1 步骤： 首先安装jdk 1、配置hosts vi /etc/hosts 例如： 192.168.0.1 flink1 192.168.0.3flink2 192.168.0.3flink3 2、防火墙关闭 firewall-cmd --state # 查看是否running systemctl stop firewalld #停止firewall systemctl disable fire...
Flink on YARN 部署
最新发布
qq_42773076的博客
06-16 1199
在大数据计算领域，Apache Flink凭借其高性能、流批统一的特性，成为实时数据处理的首选框架。而YARN作为Hadoop生态的资源调度平台，能够为Flink提供强大的资源管理能力。将Flink部署在YARN上，既能充分利用集群资源，又能实现作业的灵活调度。本文将深入讲解Flink on YARN的部署要点，结合实际操作和常见问题解决，帮助开发者快速掌握这一关键技术。
详解Flink中yarn部署模式以及测试
mo
08-26 5942
在Flink中一共有三种部署模式,分别为local，standalone和yarn模式，由于前两者主要是用于开发和测试，本文将不再赘述，企业中用的更多的是yarn模式，关于yarn模式下为什么比standalon模式要好主要有一下几个方面 1.资源按需使用,不会因为各自内置的调度争抢资源,在者类似于像spark，flink等框架他们的主要强大之处在于是计算，调度的话还是yarn是强项，从而可以提高集群的利用率。 2.对于yarn来说，任务有优先级，根据优先级运行作业。 3.基于Yarn调度系统可以自动化的处
Spark实验：On Yarn模式安装部署（带答案）1
08-03
Spark on Yarn是一种将Spark应用程序部署在Hadoop YARN资源管理器上的方法，它允许Spark充分利用YARN的资源管理和调度功能。在这个实验中，我们将详细探讨如何在Yarn模式下安装和部署Spark集群。 首先，我们需要...
yarn的部署
weixin_30912051的博客
02-19 245
Yarn: 资源和作业调度 是需要部署的 MapReduce on Yarn http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html查看以下内容的官网 Configure parameters as follows:etc/hadoop/mapred-site.xml:...
yarn集群部署
qq_42936727的博客
04-07 1292
我们在配置好之后，可以一键启动yarn集群，然后可以打开http://node1:8088即可看到YARN集群的监控页面(ResourceManagerl的WEB UI)MapReduce和YARN的配置文件修改好后，需要分发到其它的服务器节点中。·SHADOOP_HOME/bin/yarn,此程序也可以用以单独控制所在机器的进程的启停。一键启动YARN集群：$HADOOP HOME/sbin/start-yarn.sh。分发完成配置文件，就可以启动YARN的相关进程啦。在当前机器，单独启动或停止进程。
Drill-on-YARN之部署
weixin_33725126的博客
08-28 198
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
YARN环境部署
孤独的博客
08-18 416
查看官网
hadoop之yarn部署
Sylvia_D507的博客
10-05 2076
yarn伪分布式部署： YARN on Single Node You can run a MapReduce job on YARN in a pseudo-distributed mode by setting a few parameters and running ResourceManager daemon and NodeManager daemon in addition. The...
Yarn框架下的系统部署
crazy_scott的博客
11-13 1386
使用yarn部署hadoop和spark 使用Yarn本地部署Hadoop 修改配置文件 首先修改mapred-sit.xml文件： cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml 修改为： <configuration> <property> <nam...
大数据技术基础实验十二：YARN实验——部署YARN集群
北天的博客
11-09 2436
大数据技术基础实验十二，YARN集群配置启动。
【大数据技术基础 | 实验十三】YARN实验：部署YARN集群
Morse_Chen的博客
11-29 2091
本实验介绍什么是YARN框架，如何搭建YARN分布式集群，并能够使用YARN集群提交一些简单的任务，理解YARN作为Hadoop生态中的资源管理器的意义。
Yarn部署
weixin_40420525的博客
10-18 361
修改etc/hadoop/mapred-site.xml 复制 mapred-site.xml.template cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml 修改mapred-site.xml <configuration> <property> <name&
flink yarn部署
06-04
### Flink on YARN 部署教程及配置操作指南 在 YARN 上部署 Flink 是一种常见的分布式计算方式，可以通过以下方法实现。Flink 提供了两种主要的部署模式：YARN Session 模式和 Per-Job 模式。以下是详细的配置与操作指南。 #### 1. 环境准备 在开始部署之前，确保已安装并正确配置以下组件： - Hadoop 和 YARN 集群。 - Flink 的二进制包已下载并解压。 - 编辑 Flink 的 `conf/flink-conf.yaml` 文件，根据实际需求调整配置项[^5]。 #### 2. YARN Session 模式部署 YARN Session 模式允许启动一个长期运行的 Flink 集群实例。以下是具体步骤： - **启动 YARN Session**： 使用以下命令启动一个 YARN Session： ```bash ./bin/yarn-session.sh -n <number-of-taskmanagers> -jm <jobmanager-memory> -tm <taskmanager-memory> ``` 参数说明： - `-n`: 指定 TaskManager 的数量。 - `-jm`: 指定 JobManager 的内存大小。 - `-tm`: 指定每个 TaskManager 的内存大小。 - **访问 Web 界面**： 一旦 JobManager 和 ApplicationMaster (AM) 成功启动，它们会运行在同一容器中[^3]。用户可以通过浏览器访问 Flink 的 Web 界面以监控集群状态。 #### 3. Per-Job 模式部署 Per-Job 模式允许直接在 YARN 上提交并运行单个 Flink 作业。任务完成后，YARN 集群将自动停止[^2]。以下是具体步骤： - **提交 Flink 作业**： 使用以下命令提交作业： ```bash ./bin/flink run -t yarn-per-job -c <main-class> <job-jar-file> ``` 参数说明： - `-t yarn-per-job`: 指定使用 Per-Job 模式。 - `-c`: 指定主类名称。 - `<job-jar-file>`: 提交的作业 JAR 文件路径。 #### 4. ZooKeeper 配置（可选） 如果需要启用高可用性 (HA)，可以配置 ZooKeeper 作为仲裁服务。以下是启动 ZooKeeper 的示例命令： ```bash ./start-zookeeper-quorum.sh ``` 此命令通常用于多节点环境下的高可用性配置[^4]。 #### 5. 配置文件详解 Flink 的核心配置文件为 `flink-conf.yaml`，以下是一些关键配置项及其作用： - `jobmanager.rpc.address`: 设置 JobManager 的主机名或 IP 地址。 - `jobmanager.rpc.port`: 设置 JobManager 的通信端口。 - `taskmanager.memory.process.size`: 设置每个 TaskManager 的总内存大小。 - `taskmanager.numberOfTaskSlots`: 设置每个 TaskManager 的任务槽数量。 - `high-availability`: 启用高可用性模式，例如 `zookeeper` 或 `hdfs`。 - `fs.hdfs.hadoopconf`: 如果使用 HDFS 存储，需指定 Hadoop 配置文件路径。 #### 6. 常见问题排查 - **无法连接到 YARN**：检查 YARN 集群是否正常运行，并确保 Flink 能够访问 YARN ResourceManager。 - **内存不足**：根据实际需求调整 `-jm` 和 `-tm` 参数，确保分配足够的内存资源。 - **Web 界面不可用**：确认 JobManager 和 AM 是否成功启动，并检查端口配置是否正确。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Kilig*

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值