概述启动ApplicationMaster进程的方式是：调用org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster的main方法。submitApplication 方法流程如下：1、verifyClusterResources()：校验yarn集群在分配一个container时是否有足够的内存资源分配给executor memory和AM memo
# YARN Job History
## Introduction
YARN (Yet Another Resource Negotiator) is the resource management layer in Hadoop ecosystem, responsible for managing resources and scheduling tasks across a clust
原创
2023-07-28 05:32:07
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# YARN JobHistory 端口
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于集群资源管理的框架。YARN提供了一个可扩展的、高可用的平台，用于运行各种分布式应用程序。其中一个重要的组件是JobHistory Server，它用于存储和展示作业历史信息。
## JobHistory Server
JobHistory
原创
2023-07-29 12:18:55
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# 使用YARN启动JobHistory服务
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于资源管理和作业调度的关键组件。在大数据处理的过程中，YARN不仅负责资源管理，还能收集作业的历史信息以便于后续的分析和监控。这一功能是通过JobHistory服务实现的。在本文中，我们将介绍如何开启YARN的JobHistory服务，并通过
# 如何开启Yarn JobHistory
在大数据处理领域，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一项至关重要的技术。YARN 允许多种小型处理框架在 Hadoop 集群上运行，可以管理资源并监控作业的执行。启动 YARN JobHistory 是为了跟踪已完成的作业，这些信息包括了作业的配置、运行时间、资源使用情况等。本文将详
# 了解yarn log在jobhistory中的作用
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理器。YARN的日志记录功能对于监控和调试正在运行的作业非常有用。通过`yarn log`命令，我们可以查看特定应用程序或任务的日志，了解其执行情况。
## yarn log命令示例
下面是一个简单的`y
# 配置YARN的JobHistory地址
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个重要的集群资源管理平台。它允许分布式应用程序动态地分配和管理资源，支持多种数据处理框架。YARN中，JobHistory服务器用于记录和通知MapReduce作业的相关信息，如作业的执行状态和任务的运行详细信息。本文将介绍如何配置YARN的JobH
基于HADOOP3.0+Centos7.0的yarn基础配置；执行步骤：（1）配置集群yarn （2）启动、测试集群（3）在yarn上执行wordcount案例一、配置yarn集群 1.配置yarn-env.sh 添加：export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 2.配置yarn-site.xml1 <!-
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2023-05-26 16:22:36
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# Yarn JobHistory配置详解
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你了解Yarn JobHistory的配置过程。首先，我们需要了解整个配置过程的流程。下面是一个简单的流程图：
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(配置yarn-site.xml)
B --> C(配置mapred-site.xml)
C --> D(配置hadoop-mapreduce-
原创
2023-12-04 04:56:05
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最近开始跟随《子雨大数据之Spark入门教程(Python版)》 学习大数据方面的知识。这里是网页教程的链接：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/在学习中遇到的一些问题，将会在这里进行总结，并贴上我的解决方法。1、Spark独立应用程序编程时报错：按照教程所写的配置好环境之后，运行第一个spark 程序时报错显示： 1 python3 ~/test.py
CAD2012命令全集一、3D 命令1、3D在可以隐藏、着色或渲染的常见几何形状中创建三维多面网格对象。2、3DALIGN在二维和三维空间中将对象与其他对象对齐。3、3DARRAY保持传统行为用于创建非关联二维矩形或环形阵列。4、3DCLIP启动交互式三维视图并打开“调整剪裁平面”窗口。5、3DCONFIG设定影响三维显示性能的选项。6、3DCORBIT在三维空间中连续旋转视图。7、3DDISTA
# 深入理解YARN：如何解决"YARN JobHistory Server地址未配置"的问题
在大数据生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个重要组件，它负责资源管理和作业调度。当我们在使用YARN执行作业时，有时会遇到“YARN JobHistory Server地址未配置”的错误。本文将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案
web ui界面访问地址可以分别写程 - hdfs集群访问地址 http://node01:9870/ - yarn集群访问地址 http://node01:8088 - jobhistory访问地址： http://node01:19888 -hbase访问地址： http://node01:60 ...
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2021-09-28 23:31:00
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资源管理调度YarnHadoop组成Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop Yarn：基于HDFS,用于作业调度和集群资源管理的框架。Apache Hadoop YARN1．Yarn通俗介绍 Apache Hadoop YARN （Yet Another Resour
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2023-07-14 10:00:44
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yarn应用程序比如MapReduce，spark等都是运行于yarn资源管理器上面的应用程序，这些运行于yarn上的应用程序的开发都是类似的，以下介绍下开发运行于yarn上面的自定义应用程序的要点： 一 客户端的开发 客户端的开发的主要目的是和yarn的ResourceManager建立联系，把ApplicationMaster需要的内存和环境变量等配置告知ResourceManager，等待R
教程目录0x00 教程内容0x01 JobHistory介绍1. 作用0x02 背景演示1. 执行MapReduce作业2. YARN界面查看3. 查看YARN作业的日志0x03 实验步骤1. 配置JobHistory2. 启动JobHistory3. 校验JobHistory0xFF 总结0x00 教程内容JobHistory介绍背景演示实验步骤0x01 JobHistory介绍...
原创
2022-04-20 16:59:17
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教程目录0x00 教程内容0x01 JobHistory介绍1. 作用0x02 背景演示1. 执行MapReduce作业2. YARN界面查看3. 查看YARN作业的日志0x03 实验步骤1. 配置JobHistory2. 启动JobHistory3. 校验JobHistory0xFF 总结0x00 教程内容JobHistory介绍背景演示实验步骤0x01 JobHistory介绍...
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2021-06-11 14:58:12
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CDH方式搭建大数据平台的优势: 提供UI界面交互,极大的简化了集群的搭建,减少版本冲突 通过网页浏览器就可以实现集群的操作和管理前言: 搭建前准备: 确保 linux系统的以及服务器集群的搭建已ok示例版本: 5.14.0 示例节点: 两个 示例步骤: 安装前环境准备 , 安装过程 , 启动环境以及安装相应软件架构安装前的环境搭建一:整体架构二:安装前准备 两台虚拟机,一台作为主节点,一台从节点
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2023-11-21 12:03:08
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资源管理调度 YarnHadoop组成Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。Yarn：基于HDFS,用于作业调度和集群资源管理的框架。1.Yarn通俗介绍Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoo
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2023-09-28 19:06:22
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（2-6为性能优化）（7-9为函数介绍）1.在JobHistory里面可以看到job相关的一些信息，用start-all启动Hadoop时便可以进入端口号8088查看查看信息，但是无法进入端口号19888查看history。 只需要启动jobhistory即可，命令：mapred historyserver。想停止的话ctrl+c退出即可。2.如果有很多小文件，单个文件产生一个mapp
