我尝试设置3个队列。为此，我配置了CapacityScheduler.xml，如下所示。但在此之后，jobtracker正在关闭。我还将这些队列的名称添加到mapred-site.xml中。谁知道原因。entercodehere*mapred.capacity-scheduler.queue.BatchJobsQueue.capacity70mapred.capacity-scheduler.queue.BatchJobsQueue.supports-priorityfalsemapred.capacity-scheduler.queue.BatchJobsQueue.minimum-
我正在运行一个本地hadoop集群并尝试同时提交两个作业，但我的第一个作业通过了，第二个没有，并且一直处于未分配状态，直到第一个作业完成。我预感内存有问题，但我不太明白。这是我为容器、映射器、reduce、jvm等设置的值。yarn.nodemanager.resource.memory-mb=40960yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=4096yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=10240mapreduce.map.java.opts=-Xmx5120mmapreduce.reduce.java.opts=
我想找出maptask的进度。如果有人可以帮助我，那就太好了!谢谢!! 最佳答案 我们可以通过两种方式监控作业中Map和Reduce的进度。首先是网络界面。http://pdhadoop1:50030其中pdhadoop1是您的名称节点机器。另一种方式是从作业驱动程序内部，可以输出到控制台(或其他地方)作业提交后，我们进入while循环并检查job.isComplete()。在循环中我们做System.out.println(String.format("ProgressofPageviewsETLJob%s:",job.getJo
我们可以在同一个hadoop集群中同时使用Fairscheduler和CapacityScheduler吗？哪个调度器是好的和有效的。谁能帮帮我？ 最佳答案 我认为两者不能同时使用。这也没有意义。为什么要在同一个集群中使用这两种类型的调度？由于特定的用例，两种调度算法都出现了。Fairschedulingisamethodofassigningresourcestojobssuchthatalljobsget,onaverage,anequalshareofresourcesovertime.Whenthereisasinglejo
当使用nutch爬虫时，抓取作业的创建使得来自同一主机的URL最终出现在单个数据节点中以保持抓取礼貌(1QPS)。但是，某些主机允许超过1QPS，因此URL会相应地进行分区。对于此类主机，URL将位于两个意味着在两个不同数据节点上运行的获取作业中。但有时公平调度程序会将这些作业(reducetask)调度到同一个数据节点。那么有什么办法可以解决这个问题吗？非常感谢任何帮助。谢谢 最佳答案 我不确定你是否想做这样的事情，因为它会影响你的Hadoop集群的其余部分......您可以将每个节点的reduce插槽数设置为1。您要为此更改的配
我正在尝试使用luigi.hive.HiveTableTarget为luigi任务设置一个简单的表存在性测试我在hive中创建了一个简单的表，只是为了确保它在那里:createtabletest_table(aint);接下来我用luigi设置目标:fromluigi.hiveimportHiveTableTargettarget=HiveTableTarget(table='test_table')>>>target.exists()True太好了，接下来我尝试使用一个我知道不存在的表来确保它返回false。target=HiveTableTarget(table='test_tab
在yarn大数据集群中运行作业的上下文中，我多次听到AM限制一词。这里也提到了:https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-6428这是什么意思？ 最佳答案 这是一个保证你不会活锁你的集群的设置。Map-Reduce作业有一个AM，它会生成映射器和缩减器。如果您的队列只有AM任务，那么您将无法运行任何映射器或缩减器，这意味着您的任何AM都不会完成，您也无法做任何有意义的工作。您处于活锁场景中。CapacityScheduler和FairScheduler都有一种方法可以限制AM可以持有的任务
我的组织目前正在使用HortonworksHDP来管理我们的Hadoop集群。默认的YARN调度器是CapacityScheduler。我想切换到FairScheduler。我对HDP完全陌生。在没有集群管理套件的情况下，这将通过编辑yarn-site.xml并将yarn.resourcemanager.scheduler.class属性更改为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler并创建一个额外的fair-scheduler.xml文件来指定队列配置，如前所述here然后通过在
我是Hadoop世界的新手，想知道公平调度器和容量调度器之间的区别。另外我们什么时候应该使用每个？请用简单的方式回答，因为我在互联网上阅读了很多东西，但我并没有从中得到太多。 最佳答案 公平调度是一种将资源分配给作业的方法，以便所有作业在一段时间内平均获得相等的资源份额。当只有一个作业在运行时，该作业会使用整个集群。当提交其他作业时，释放的任务槽将分配给新作业，以便每个作业获得大致相同的CPU时间。与形成作业队列的默认Hadoop调度程序不同，这可以让短作业在合理的时间内完成，而不会使长作业挨饿。在多个用户之间共享集群也是一种合理的
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.nodemanager.resource.memory-mb有什么区别？我在yarn-site.xml中看到了这两个，我看到了解释here.yarn.scheduler.maximum-allocation-mb给出了以下定义:RM中每个容器请求的最大分配，以MB为单位。高于此值的内存请求将抛出InvalidResourceRequestException。这是否意味着仅在资源管理器上的内存请求受此值限制？yarn.nodemanager.resource.memory-mb给出了可以分配给容器的物理内
