YARN指令[官网整理]

spark执行优化——依赖上传到HDFS二(-conf spark.yarn.dist.jars或者--jars 的使用) 1.说明 之前整理过一篇类似文章,但是这个spark.yarn.jar配置的目录最好只是放spark jars目录下的jar包,如果放入其他的jar包,很大概率会有冲突,而且如果项目比较多,jar包引入的内容版本不尽相同,也不太利于管理。题主这里有一个spark的分析项目,引入了很多依赖,如果只是配置了spark.yarn.jars,上传jar包的过程仍然很慢,所以还是需要把项目的依赖jar包上传到HDFS,经过查阅资料和翻查官网,发现了application-jar , --jars 都是即可以使用本地也 阅读详情

【YARN指令(2.2+)】

 

1、jar:运行jar

    “yarn jar <jar-path> [mainClass] args”

2、application:操作application(job)

    “yarn application <options>”,其中可选的options有:

    -status <appliationId>:查看application的状态。

    -list:从AM中列出所有的applicaiton。

    -kill <applicationId>:杀死指定的application。

 

3、node:获取指定node的信息

    “yarn node <options>”,可选的options有:

    -status <nodeId>:获取指定nodeId的状态。

    -list:列出鄋的nodes

 

4、classpath:打印yarn classpath信息。

5、version:打印yarn的版本信息。

6、启动ResourceManager:“yarn resourcemanager”。

7、启动NodeManager:“yarn nodemanager”。

8、rmadmin:resourceManager管理,可选参数为:

    1) -refreshQueues:ResourceManager将会重新加载mapred-queues配置文件,刷新queues ACLs、state和调度有关的属性。

    2) -refreshNodes:在ResourceManager上刷洗hosts信息。

    3) -refreshUserToGroupsMapping:刷新user与group的映射关系。

    4) -refreshAdminAcls:

    5) -refreshServiceAcls:

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