System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");Configurationconf=newConfiguration();//操作HDFS数据conf.set("fs.defaultFS","hdfs://linux01:8020");//设置运行模式conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");//设置ResourceManager位置conf.set("yarn.resourcemanager.hostname","linux01");// 设置MapRe...
export YARN_NODEMANAGER_USER=root 方法二 在start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件的顶部添加以下参数: HDFS_DATANODE_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root 在start-yarn.sh和stop-yarn.sh文件的顶部添加以下参数: YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HADOOP_SECU...
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root export YARN_NODEMANAGER_USER=root 1. 2. 3. 4. 5. 方法二 在start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件的顶部添加以下参数: HDFS_DATANODE_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=ro...
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn YARN_NODEMANAGER_USER=root 由于已经配置workers并且配置了节点间免密登录,所以直接执行$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh就可以完成YARN集群启动。访问ResourceManager的http地址(http://10.66.201.7:8088/)看到如下图片就表名一切正常。 后记 后面在配置Hive ...
分别单击两个ResourceManager名称,选择“更多 > 同步配置”,并选择不勾选“重启配置过期的服务或实例。”。 图1同步配置 单击“是”进行配置同步。 以root用户分别登录Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_Current/*_*_ResourceManager/etc_UPDATED/命令进入etc_UPDATED目录。
ERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation. 原因:没有配置好YARN_RESOURCEMANAGER_USER变量 解决方案: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop_env.sh 添加 # export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root 退出后再 source hadoop_env即可...
YARN ResourceManager分配内存和vcore以尽可能最有效的方式使用所有可用资源。理想情况下,很少或没有资源处于空闲状态。一个应用程序是由一个或多个任务YARN客户端程序。通常,任务使用容器中的所有可用资源。任务的消耗不能超过其指定的分配,从而确保它不能使用所有主机CPU周期或超过其内存分配。通过配置容器以使用开销和...
向ResourceManager申请资源 和NodeManager协同工作来运行应用的各个任务 与NodeManager通信以启动或停止任务 监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务 1.2. 任务管理及资源管理 通过YARN的任务管理,可以将任务分配到不同的容器中,运行在不同的节点上,以满足任务的不同需求。通过任务分配、任务...
ApplicationMaster (AM):每个应用程序的管理器,负责向ResourceManager申请资源,并与NodeManager通信来执行和监控任务。 Container:NodeManager为应用程序分配的资源单位,包含一定的CPU和内存资源。 YARN的工作原理 YARN的工作流程如下: 应用程序提交:用户向YARN提交应用程序,包括应用程序的JAR文件、配置文件等。
向ResourceManager申请资源 和NodeManager协同工作来运行应用的各个任务 与NodeManager通信以启动或停止任务 监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务 2、任务管理及资源管理 通过YARN的任务管理,可以将任务分配到不同的容器中,运行在不同的节点上,以满足任务的不同需求。通过任务分配、任务监控...