yarn rest接口监控mr spark 任务

最新推荐文章于 2025-10-03 12:46:46 发布
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本文介绍如何使用YARN REST API监控Spark Streaming应用，特别关注消息延迟处理。通过访问特定URL，如'http://ip:8088/proxy/yarn_application_id/metrics/json'，可以获取详细的监控数据。
Spark常见问题解决-日志和排查办法
someInNeed的博客
01-25 929
（3）查看是否任务参数设置不合理，例如executor-memory是设的大，但是--num-executors设置的很少才几十个，可以根据集群情况和业务量大小合理增大executor数，数量判断标准是一个executor的CPU core同一时刻尽量只处理一个HDFS block的数据（如128或256M），在没有设置--executor-cores等参数的情况下，默认一个executor包含一个CPU core。elasticsearch-hadoop使用的就是HTTP方式连接的ES集群。
[Spark版本更新]--Spark-2.4.0 发布说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
11-09 7093
2018-11-02 Apache Spark 官方发布了 2.4.0版本，以下是 Release Notes，供参考：  Sub-task [ SPARK-6236 ] - 支持大于2G的缓存块 [ SPARK-6237 ] - 支持上传块> 2GB作为流 [ SPARK-10884 ] - 支持针对回归和分类相关模型的单实例预测 [ SPARK-11239 ] - 用于ML线性...
Cloudera的yarn任务监控api
08-14
Hadoop Yarn’s API和Hadoop MapReduce’s API使用总结
Yarn的Tool接口案例
好好学习天天向上
06-25 627
之前写wordcount里通过命令行传入的参数来获取输入路径与输出路径。执行命令 期望可以动态传参，结果报错，被人误是第一个输出参数 需求:自己写的程序也可以动态修改参数。编写Yarn的Tool接口修改Maven设置修改pom.xml 注意 打包用的JDK8，hadoop里面是JDK8，但是本地安装的是JDK11、Maven使用的是JDK11。 所以执行命令的时候会报错。 hadoop3.x目前只支持jdk1.8。修改版本到JDK8。修改Java编译器 创建包名使用ToolRunner的方法运行WordCo
Hadoop YARN 集群监控与故障诊断实战
最新发布
学亮编程手记
10-03 895
场景建议节点经常 Unhealthy定期清理/tmp作业排队调整或队列资源比例作业经常超时增加，检查 GC多租户环境启用 CapacityScheduler，隔离队列容器被频繁 Kill调整 memoryOverhead、关闭 vmem-check集群监控结合 Prometheus + GrafanaYARN 故障排查的核心：日志 + UI + Metrics 三结合。YARN Web UI 看“哪儿出问题”；CLI 命令查“任务状态”；日志文件找“具体原因”；
0354-如何使用Java调用CM的API动态配置Yarn资源池
Hadoop_SC的博客
03-08 1317
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 用户在使用CDH集群大数据平台时会有需求在自己的统一管理平台上通过API接口能够动态的设置Yarn资源池，Cloudera Manager提供了...
YARN基本接口简析
weixin_33951761的博客
11-05 409
快速看了一下yarn的基本Interface，两个特点：事件+状态（SEDA），服务化StateMachine:每个实体类在初始化时会定义好该类的一个状态机的状态拓扑，并有hook来处理这个过程Event：描述事件的实体EventHandler：用来处理具体类型事件，调用StateMachine做状态转换处理Dispatcher：绑定某类事件到具体的Handler上，将具体的...
使用yarn api提交、监控spark任务
DCHAO的博客
02-09 1051
使用yarn api提交、监控spark任务
Hadoop 教程 - Yarn的Tool接口案例
qq_33240556的博客
06-25 610
在Hadoop YARN中，Tool接口是一个非常实用的功能，它允许开发者编写可直接从命令行调用的Java程序，用于与YARN集群交互，比如提交应用程序、管理作业等。下面是一个使用YARN Tool接口的简单案例——基于MapReduce的WordCount程序。
Yarn详解
梓纾的专栏
12-31 1万+
1. Yarn架构1.1 简介1.1.1 架构YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。YARN总体上仍然是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
《大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark高频考点精编：覆盖90%面试场景的200多道压轴题》
热门推荐
m0_46689661的博客
12-05 1万+
大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark等框架面经
Hadoop（HDFS、YARN、HBase、Hive和Spark等）默认端口表
10-29
端口 作用 9000 fs.defaultFS，如：hdfs://172.25.40.171:9000 9001 dfs.namenode.rpc-address，DataNode会连接这个端口 50070 dfs.namenode.http-address 50470 dfs.namenode.https-address 50100 dfs.namenode.backup.address 50105 dfs.namenode.backup.http-address 50090 dfs.namenode.secondary.http-address，如：172.25.39.166:50090 50091 dfs.namenode.secondary.https-address，如：172.25.39.166:50091 50020 dfs.datanode.ipc.address 50075 dfs.datanode.http.address 50475 dfs.datanode.https.address 50010 dfs.datanode.address，DataNode的数据传输端口 8480 dfs.journalnode.rpc-address 8481 dfs.journalnode.https-address 8032 yarn.resourcemanager.address
Kyuubi+Spark+Hive：构建新一代大数据服务化架构实战
sinat_28649711的博客
05-26 843
本文通过深度整合Kyuubi、Spark和Hive，构建了支持高并发、低延迟的SQL服务化平台。该方案已在某头部电商的生产环境支撑日均10万+查询，资源利用率提升40%。随着云原生技术的普及，这种架构将成为大数据基础建设的标准范式。​延伸阅读​Apache Kyuubi官方文档：https://kyuubi.apache.org/Spark性能优化权威指南（优快云专题）（本文代码实测环境：OpenJDK 11，Hadoop 3.3.4，欢迎在评论区获取完整配置包）​结构化亮点​技术深度。
java对外接口开发实例_【开发案例】Yarn对外接口
weixin_29032337的博客
03-08 2120
2对外接口2.1Command您可以使用YARNCommands对YARN集群进行一些操作，例如启动ResourceManager、提交应用程序、中止应用、查询节点状态、下载container日志等操作。完整和详细的Command描述可以参考官网文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YarnComm...
远程提交任务yarn_「spark」通过yarn rest api 监控spark任务
weixin_42132325的博客
01-08 850
yarn提供了rest api 可以监控，管理跑在yarn上的任务。可以通过这些rest api 管理，监控spark on yarn任务以下的几个简单操作：官方详细rest api地址：https://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRest.html一.spark任务监控1.监控...
Hadoop：yarn的Rust API接口
雷神乐乐的博客
10-26 782
Hadoop：yarn的Rust API接口
Hadoop学习之YARN（Tool接口案例）心得
ljs_0的博客
03-16 1539
Tool接口案例
【Yarn】基本使用与监控
pengpengsays
08-27 1035
基本使用与监控 基本使用 Yarn是一个资源管理框架，所以它可以对提交到集群中的任务进行查看，并可以强制结束这些任务。 它常用的Shell命令有： yarn application [command_options] 一般使用流程，是先用list查看集群中未完成的所有任务以及它的ID，如果想查看任务详细信息则使用status，如果想强制终止任务则使用kill。 # 查看Yarn中未完成的所有任务 yarn application -list # 查看某个任务的运行状态 yarn applicatio
Hadoop生态圈（四十二）- YARN核心源码分析
程序园@大Null
02-14 2661
目录前言1. YARN应用运行流程2. 第一阶段：Client提交应用至YARN2.1 第一步：JobSubmitter（Job 提交）2.2 第二步：createApplicationSubmissionContext（创建应用上下文）2.3 第三步：RMAppManager#submitApplication（提交应用）2.4 作业提交调用层次3. 第二阶段：YARN启动AppMaster3.1 第一步：AppMaster 初始化3.2 第二步：AppMaster启动4. 第三阶段：调度执行应用进程4
Python实现远程Spark任务提交与YARN监控API教程
资源摘要信息: "基于Python tornado框架实现的Rest API服务项目，该项目使得用户能够远程提交Spark任务、查询YARN（Yet Another Resource Negotiator）任务状态以及获取任务日志地址。提供完整的源代码以及文档说明...
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