## 解决“yarn 提交任务慢”的问题
在日常开发中，我们经常会使用 yarn 这个包管理工具来管理项目依赖。然而，有时候会遇到 yarn 提交任务慢的情况，这给我们的开发效率带来了一定的影响。那么，我们应该如何解决这个问题呢？本文将为大家介绍一些可能的原因以及解决方法。
### 问题分析
在我们使用 yarn 提交任务时，可能会出现提交任务速度慢的情况。这种问题通常是由于以下原因导致的：
#YARN的任务提交流程简述及图解1，Client向ResourceManager发出请求,提交程序，（ResourceManager中有Scheduler调度器和ApplicationsManager应用程序管理器2，ResourceManager向Scheduler返回一个ApplicationID作为回应 3，Client向RM回应Application Submission Context
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2023-08-25 14:42:16
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作业提交全过程详解（1）作业提交第1步：客户端Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业，并且向ResourceManager的ApplicationManager申请一个jobID。第2步： Application Manager接到申请后给客户端返回该job资源的提交路径和作业id。第3步： 客户端Client将作业所需要的资源（Jar
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2023-08-13 15:21:19
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2023-08-12 21:19:34
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一、背景 yarn层面做queue资源隔离，是为了划分不同资源给不同开发人员，甚至不同团队的人。 1、用户默认队列配置 某个用户或者某个小组的成员，默认情况下，提交到指定的队列中（而不是提交到root.default中） 2、队列权限配置 某个用户或者某个小组的成员，只能把任务提交到指定的队列中（队列权限） 3、hadoop group mapping 我们后续的配置中，会有用户组的权限配置，所以
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2023-08-21 14:15:38
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一、Yarn api 提交spark任务日常在编写spark任务时，大部分都是通过spark集群或者spark集群作为client，将任务提交到yarn里面来运行。常规的提交方式在做在线服务过程中就不太实用了，当然可以通过java api调用脚本的方式来提交，个人感觉有点不友好。所以经过研究以后，可以直接对接spark yarn api，方便动态提交计算任务，管理计算任务。第一步：将spark计算
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2023-07-25 23:20:28
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# Yarn 任务慢的原因及解决方案
在大数据处理的环境中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的一部分，负责资源管理和任务调度。然而，随着数据量的增加，用户常常会遇到Yarn任务执行缓慢的情况。这篇文章将为大家介绍Yarn任务慢的原因、如何进行性能优化，并提供实际的代码示例。
## 什么是Yarn？
Yarn是Hadoop的一部
# 使用Yarn提交任务
在软件开发中，任务提交是一个重要的步骤。它可以帮助我们管理项目中的工作，并与团队成员进行有效的协作。Yarn是一个流行的包管理器，它可以帮助我们安装、更新和管理项目所需的依赖项。然而，Yarn不仅仅是一个包管理器，它还提供了一些方便的命令来管理任务的提交。
## 什么是任务提交
在软件开发中，任务提交是指将代码更改或新功能的代码推送到代码库中的过程。这可以是一个个人
原创
2023-08-12 10:16:41
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# Yarn 提交任务
在软件开发中，任务提交是一个常见的操作。无论是为了构建项目、测试代码还是部署应用程序，任务提交都是必不可少的。本文将介绍如何使用 Yarn 提交任务。
## Yarn 是什么？
Yarn 是一个 JavaScript 包管理工具，用于管理项目中的依赖关系。它是由 Facebook、Google 和 Exponent 等公司共同开发的，旨在解决 npm 包管理器的一些性
原创
2023-07-23 21:35:41
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前面我们讲过 9张图详解Yarn的工作机制，惊艳阿里面试官，今天就来讲讲提交 Spark 作业的流程。 Spark 有多种部署模式，Standalone、Apache Mesos、Kubernetes、Yarn，但大多数生产环境下，Spark 是与 Yarn 一起使用的，所以今天就讲讲 yarn-cluster 模式。 当然我也见过不带 Hadoop 环境，使用 Standal
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2023-06-07 19:11:18
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声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
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2023-08-03 19:56:27
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job工作流程图首先Yarn是一个资源调度的平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，可以看成是一个分布式的操作平台，MapReduce等运算程序则都是可以看成是在操作系统上运行的应用程序。Yarn的基本架构Yarn主要就两个常驻进程ResourceManager好、NodeManager和两个临时进程ApplicationMaster和Container等构乘，其中，临时进程只有在有job的时候才
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2023-10-08 19:24:28
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Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，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1. Yarn工作机制机制详解第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。第2步：Client向RM申请一个作业id。第3步：RM给Client返回该job资源的提
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2023-09-07 12:56:35
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# Yarn向Yarn提交任务：全面解析与代码示例
Yarn是一个用于管理JavaScript项目依赖的包管理工具，它是Node.js生态系统中的一部分。Yarn借助缓存机制和并行安装，显著提高了依赖项的安装速度，不仅方便开发者，还优化了项目的工作流。本文将深入探讨如何向Yarn提交任务，并通过代码示例帮助读者理解其使用方法。我们还将用状态图和甘特图展示任务状态和进度管理。
## 1. Yar
本地运行模式该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认是1个线程(该线程有1个core)。spark-submit --class com.shangshi.WC --master local spark3.jar /root/th.txt
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2023-09-21 01:32:04
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这篇文章将从源码的角度向大家展示Spark是如何提交任务到Yarn上执行的，如有错误，还请各位指出。（基于Spark 3.0.0）Spark On Yarn有两种模式：Yarn Client和Yarn Cluster在这篇文章中，我们这里先讲Yarn Cluster Yarn Cluster模式主要流程如上图所示，下面结合源码对这个过程进行详细的分析1. 提交Applicat
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2023-09-09 22:11:36
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Flink任务提交流程一、任务提交流程上篇有简单提到Flink的运行方式有YARN、Mesos、K8s，以及standalone，所以老规矩先根据上篇的内容，先上一个运行图揭示一下当一个应用提交执行时，Flink的各个组件是如何交互协作的 组件交互流程如上，那么接下来会详细的跟大家聊聊Yarn上运行细节二、任务提交流程（YARN）先上图： 在Flink任务提交后：Client向HDFS上传Flin
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2023-07-26 11:06:14
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## Flink提交YARN任务
Apache Flink是一个分布式流处理框架，可以在集群上运行大规模的数据处理任务。在实际应用中，我们常常需要将Flink应用程序提交到YARN集群上运行，以充分利用集群的计算资源。本文将介绍如何使用Flink提交YARN任务，并提供相应的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：
1. 安装并配置好Flink和YARN。确保
原创
2023-09-29 12:21:18
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问题导读1.为什么会产生Yarn？2.Configuration类的作用是什么？3.GenericOptionsParser类的作用是什么？4.如何将命令行中的参数配置到变量conf中？5.哪个方法会获得传入的参数？6.如何在命令行指定reduce的个数？7.默认情况map、reduce为几？8.setJarByClass的作用是什么？9.如果想在控制台打印job（maoreduce）当前的进度,
目录一、入口类—— SparkSubmit二、SparkApplication 启动—— JavaMainApplication、YarnClusterApplication三、SparkContext 初始化四、YarnClientSchedulerBackend 和 YarnClusterSchedulerBackend 初始化五、ApplicationMaster 启动六、Spar
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2023-08-11 22:52:09
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