配置yarn进行用户只能看到自己的job

最新推荐文章于 2025-11-24 15:49:50 发布
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配置yarn进行用户只能看到自己的job：在yarn-site.xml 中增加yarn.webapp.filter-entity-list-by-user=true
重启yarn生效

sunxunyong
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Flink在YARN上支持的三种部署方式及使用方式
penriver的博客
09-10 3375
前提 安装yarn集群并启动 配置HADOOP_CLASSPATH环境变量 export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath` Flink在YARN上支持的部署方式 对于生产使用，建议Per-job or Application Mode部署Flink应用程序，因为这些模式为应用程序提供了更好的隔离。 详见参见： flink on yarn Application Mode Application Mode将在YARN上启动一个Flink集群，其中应用程序j
Hadoop yarn源码分析（三） ResourceManager 2021SC@SDUSC
LeBron_W的博客
10-24 536
2021SC@SDUSC Hadoop yarn源码分析（三） ResourceManager一、ResourceManager简介 一、ResourceManager简介 Yarn的三大核心组件为ResourceManager(RM)，ApplicationMaster(AM)，NodeMananger(NM)。在Hadoop yarn中， ResourceManager负责集群中所有资源的统一管理和分配， 它接收来自各个节点（NodeManager） 的资源汇报信息， 并把接收到的信息按照一定的策略分配
Yarn问题
weixin_42438913的博客
06-20 1627
Yarn问题 1、yarn假死状态，日志一直刷新以下信息：log aggregation have not finished yet yarn的BUG：https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-4946 修复步骤是先处理standby RM，再处理active RM，RM节点替换步骤是： （1） mv方式备份旧包： mv $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-resourcemanager-3.2.1.
Job提交到Yarn过程详解
weixin_41870706的博客
04-10 5021
主要组件介绍： Yarn是个资源管理，任务调度的框架，主要包括三大模块：ResouceManager，NodeManager，ApplicationMaster ResouceManager：资源管理器，整个集群资源的协调者，调度者，管理者 NodeManager：NM是每个节点上的资源和任务管理器。它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Contain...
Flink 集群部署 之 YARN配置（YARN Setup）
主要写大数据集群一线运维和学习工作经验
09-11 8557
目录 快速开始 在YARN上启用一个长连接Flink集群 在YARN上运行一个Flink任务 Flink YARN Session 启动Flink Session 提交Job到Flink 提交一个Flink job到YARN User jars & Classpath YARN上Flink任务的恢复行为 Debugging一个失败的YARN session 日志文件...
YARN多资源队列配置和使用
woailyoo0000的博客
01-23 6102
一. YARN的由来 从Hadoop2开始，官方把资源管理单独剥离出来，主要是为了考虑后期作为一个公共的资源管理平台，任何满足规则的计算引擎都可以在它上面执行。 所以YARN可以是实现Hadoop集群的资源共享，不仅仅可以跑MapReduce，还可以跑Spark，Flink。 二.YARN架构 YARN主要负责集群资源的管理和调度，支持主从架构，主节点最多可以有2个，从节点可以有多个. 其中: ResourceManager: 这是主节点，主要负责集群资源的分配和管理 NodeManager:
Yarn多用户资源管理–Fair Scheduler介绍与配置
孙张宾博客
12-20 6520
在一个公司内部的Hadoop Yarn集群，肯定会被多个业务、多个用户同时使用，共享Yarn的资源，如果不做资源的管理与规划，那么整个Yarn的资源很容易被某一个用户提交的Application占满，其它任务只能等待，这种当然很不合理，我们希望每个业务都有属于自己的特定资源来运行MapReduce任务，Hadoop中提供的公平调度器–Fair Scheduler，就可以满足这种需求。Fair Sch
大数据篇--Yarn资源队列配置和使用
小强签名设计 的博客
09-30 9800
文章目录一、前言二、调度器的选择三、Ambari2.7.4+HDP3.1.4.0中配置fair-scheduler 一、前言   理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。   试想一下，你现在所在
大数据—Hadoop（十七）_ Yarn_03、实操配置
梳理大数据技术
11-06 787
Yarn资源管理协调软件，解耦了计算本身和计算管理两件事情，让后续出现的Tez、Spark、Flink等框架都能通过Yarn来管理资源，只处理自身擅长的数据计算工作
Hadoop-007-MapReduce&YARN的配置部署
加贝的博客
11-01 1136
分布式计算组件MapReduce和分布式调度组件YARN的配置, 部署 以及实测执行任务验证
【Hadoop Yarn01】 Yarn资源调度器&参数配置
weixin_43589563的博客
09-29 1158
yarn是一个资源调度平台，相当于一个分布式的操作系统平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 Yarn基础架构 核心组件： ResourceManager NodeManager ApplicationMaster Container ResourceManager(RM) 职责： （1）接收Yarn客户端的请求，比如提交计算作业（MR、Spark、Flink） （2）监控NodeManager 的资源（CPU\内存） （3）启动和
【电商数仓】修改压缩编码、hive环境部署、yarn配置、idea开发环境搭建、准备数据
weixin_43923463的博客
09-29 958
Hive引擎包括：默认MR、tez、sparktez：MR的改进版，将MR静态的计算方法改成DAG有向图的计算，MR每进行一次MR都会落一次盘，然后再执行一次MR，DAG有向图则可以进行map、map、map、reduce、reduce…方式的计算，tez可以看做是弱化版的spark。Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。
9、Hadoop用户配置与认证全解析
y4z5a6b7的博客
07-15 153
本文深入解析了Hadoop用户配置与认证机制，涵盖了用户配置要求、Kerberos认证流程、用户名和密码认证、令牌机制、模拟机制以及各组件的Kerberos配置步骤。同时，文章总结了配置流程、常见问题解决方法，并提供了Hadoop安全最佳实践，旨在帮助用户提升Hadoop集群的安全性与可靠性。
5.5 Hive导出数据实战
howard2005的专栏
11-21 391
实战演练涵盖了从ACID与非ACID表中导出数据至HDFS或本地的多种场景，包括使用适当语法格式处理大数据量的分布式存储和单机小数据量调试。任务成功验证了从非ACID表t_student导出男生记录至HDFS，以及t_student_acid表女生记录到本地的流程，同时指出直接从ACID表导出数据至HDFS的限制。通过MapReduce作业实现数据导出，并检查输出文件确认数据完整性和正确性，体现了Hive在数据处理和导出方面的灵活性与强大功能。然而，对于ACID表的数据导出，需采用其他策略以避免事务一致性问
Hive基于Hadoop的数据仓库工具
usa_washington的博客
11-24 215
可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，将 SQL 语句转换为 MapReduce/Tez/Spark 任务运行。企业级数据仓库（EDW）数据湖查询引擎历史数据分析数据清洗和转换数据格式转换数据质量检查每日/每周/月度报表用户行为分析业务指标计算数据科学家进行数据探索即席查询分析。
Hive视图
最新发布
r7867的博客
11-24 34
使用INSERT添加分区：ALTER TABLE t_lxw1234 ADD PARTITION (month = '2015-06',day = '2015-06-15') location 'hdfs://namenode/tmp/lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/';删除分区：ALTER TABLE t_lxw1234 DROP PARTITION (month = '2015-01', day = '2015-01-25');# map结构的表结构创建。
通过开源鸿蒙终端工具Termony完成Libarchive 命令行工具构建过程深度解读
白晓明的博客
11-24 508
本文详细记录了使用命令 OHOS_ARCH=aarch64 OHOS_ABI=arm64-v8a sh ./create-hnp.sh 构建 Libarchive 3.8.1 的全过程。通过入口脚本 create-hnp.sh 触发构建流程，配置了 Autotools 参数并指定目标架构为 aarch64。构建过程包括源码下载、配置、编译安装等关键步骤，最终生成包含 libarchive.so 和命令行工具的 base.hnp 包。
SpringBoot自动配置类
LSL666_的博客
11-24 826
本文分析了Spring Boot 2.7.6中HTTP编码自动配置的实现机制。HttpEncodingAutoConfiguration作为自动配置类，其生效需要满足三个条件：Servlet类型Web应用、存在CharacterEncodingFilter类、未关闭server.servlet.encoding.enabled配置。配置流程涉及三个关键类：Encoding类存储默认值和配置值，ServerProperties绑定配置文件，HttpEncodingAutoConfiguration注册过滤器。
5.3 Hive更新数据实战
howard2005的专栏
11-21 344
本实战演示了在Hive中基于ACID事务机制更新数据的完整流程：通过配置事务参数、创建ORC分桶ACID表、插入初始数据，并成功使用UPDATE语句将“李灵玉”的年龄修改为18岁，验证了Hive对行级更新的支持及数据一致性保障。
Hive启用Sentry后的Yarn资源池限制配置
为了解决这个问题，我们需要进行一系列配置以确保用户只能按照预设的规则提交作业。 首先，文档强调了之前介绍的两篇内容：《如何使用Cloudera Manager设置使用YARN队列的ACL》和《如何在Cloudera Manager中配置...
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