Yarn部署

最新推荐文章于 2024-08-01 19:34:14 发布

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修改etc/hadoop/mapred-site.xml

复制 mapred-site.xml.template
在这里插入图片描述

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

修改mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

修改etc/hadoop/yarn-site.xml:

vi yarn-site.xml

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

启动Yarn

[hadoop@hadoop000 hadoop-2.6.0-cdh5.7.0]$ sbin/start-yarn.sh

Jps检查进程

在这里插入图片描述

Web ui 界面

http://ip:8088
在这里插入图片描述

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苏先生_404

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Hadoop中YARN的部署

麦当当的博客

04-12

1259

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 on YARN 部署

最新发布

qq_42773076的博客

06-16

1159

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。

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yarn部署

王小禾

11-19

2133

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...

yarn的部署

weixin_30912051的博客

02-19

243

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

1270

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。

YARN环境部署

Drug discovery

07-29

8172

1.etc/hadoop/mapred-site.xml: <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> etc/hadoop/yarn-site.xml: <configura

flink on yarn部署

AttributeSet的博客

04-21

2942

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...

详解Flink中yarn部署模式以及测试

08-26

5932

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部署

Code-Cook的博客

04-11

270

Configure parameters as follows cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml etc/hadoop/mapred-site.xml etc/hadoop/yarn-site.xml Reference https://ke.qq.com/course/478249

部署Spark-YARN模式

m0_37559973的博客

10-03

1026

部署Spark-YARN模式

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

2427

大数据技术基础实验十二，YARN集群配置启动。

Spark之Yarn模式部署

qq_46887567的博客

03-17

990

独立部署（Standalone）模式由Spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。所以接下来我们来学习在强大的Yarn环境下Spark是如何工作的（其实是因为在国内工作中，Yarn使用的非常多）。解压缩文件：将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz文件上传到lin..

Spark-yarn环境部署

藏经阁 | 玄苦

09-05

1542

参考自http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 基本环境: ubuntu 12.04 32位一. 安装yarn伪分布式集群 1. 创建新用户 (1) 添加用户: sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash (2) 修改密码: sudo passwd hadoop (3)

Yarn框架下的系统部署

crazy_scott的博客

11-13

1382

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...

YARN框架概述与集群部署

qq_46439199的博客

11-14

3145

YARN框架概述与集群部署

（四十一）大数据实战——spark的yarn模式生产环境部署

厉害哥哥的博客

08-01

1351

Spark 是一个开源的分布式计算系统。它提供了高效的数据处理能力，支持复杂的数据分析和处理任务，是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。

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。 ---