YRAN-HA

本文详细介绍了如何在多节点环境中部署YARN集群,包括修改配置文件以启用高可用性资源管理器,分发配置文件到各节点,启动YARN服务,并在特定节点上激活ResourceManager。此外,还提供了检查集群状态和运行分布式应用的方法。

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集群部署模型 

修改配置文件

[root@node01 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[root@node01 hadoop]# vi mapred-site.xml


 <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
  </property>
[root@node01 hadoop]# vi yarn-site.xml


 <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

<property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
   <value>true</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
   <value>cluster1</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
   <value>rm1,rm2</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
   <value>node03</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
   <value>node04</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
   <value>node02:2181,node03:2181,node04:2181</value>
 </property>

分发配置文件

[root@node01 hadoop]# scp mapred-site.xml yarn-site.xml node02:/opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/

[root@node01 hadoop]# scp mapred-site.xml yarn-site.xml node03:/opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/

[root@node01 hadoop]# scp mapred-site.xml yarn-site.xml node04:/opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/
 

开启yarn集群

[root@node01 hadoop]# start-yarn.sh

在node03,node04开启resourcemanager

[root@node03 ~]# yarn-daemon.sh start resourcemanager
[root@node04 ~]# yarn-daemon.sh start resourcemanager

访问WEB端口

 重定向node03

查看node04的状态信息 

测试分布式应用程序:

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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