yarn資源排程設定

阿新 • • 發佈：2018-12-08

問題：任務提交到yarn的排程器，但是沒有啟用

Deploying application with spark-submit: Application is added to the scheduler and is not yet activated

yarn資源排程設定

yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent=0.2 --AM可以佔用資源佇列的最大百分比

參考： https://stackoverflow.com/questions/51704288/deploying-application-with-spark-submit-application-is-added-to-the-scheduler-a 問題：任務提交到yarn的

Hadoop YARN同時支援記憶體和CPU兩種資源的排程（預設只支援記憶體，如果想進一步排程CPU，需要自己進行一些配置），本文將介紹YARN是如何對這些資源進行排程和隔離的。在YARN中，資源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，Resou

yarn的概述： yarn是hadoop叢集當中的資源管理系統模組，從hadoop2.x開始引入yarn來進行管理叢集當中的資源（主要是伺服器的各種硬體資源，包括CPU，記憶體，磁碟，網路IO等）以及執行在yarn上面的各種任務。 yarn主要就是為了排程資源

分散式叢集 [email protected]:/usr/local/hadoop-2.6.0/etc/hadoop# vi /etc/hosts 127.0.0.1 localhost 192.168.189.1 master 192.168.189

在命令列中呼叫SparkSubmit類啟動Spark自定義Jar包執行的時候當前節點呼叫的有主函式的類名childMainClass分為 ----------------- standalone: org.apache.spark.deploy.rest.RestSubm

Fair Scheduler將整個Yarn的可用資源劃分成多個資源池，每個資源池中可以配置最小和最大的可用資源（記憶體和CPU）、最大可同時執行Application數量、權重、以及可以提交和管理Application的使用者等。現在一般的大資料平臺也都提供了可配置的介面

在Yarn中有三種排程器可以選擇：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。配置方法 FIFO Scheduler FIFO Scheduler把應用按提交的順序排成一個佇列，這是一個先進先出佇列

現實中，由於資源是有限的，在一個繁忙的叢集中，YARN應用發出的資源請求無法立刻滿足，實際上一個應用經常需要等待才能得到所需的資源。YARN排程器的工作就是根據既定策略，為應用分配資源。排程通常是一個難題，並且沒有一個所謂最好的策略。於是YARN提供了多種排程

作業提交到的佇列：mapreduce.job.queuename 作業優先順序：mapreduce.job.priority，優先順序預設有5個:LOW VERY_LOW NORMAL（預設） HIGH VERY_HIGH 1、靜態設定 1.1

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1：YARN部署 1.1：etc/hadoop/mapred-site.xml: <property> <name>mapreduce.framework.name</name&

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Yarn作為Hadoop的資源排程框架，承擔著擴充套件Hadoop的重要責任，我們配置Spark時就使用了Spark on Yarn的配置方法，這裡簡單介紹一些YARN的工作原理，有助於理解整個系統處理作業的過程。在配置好的Hadoop環境中，我們輸入jps檢

前言本系列的目的在於試圖剖析spark任務提交至hadoop yarn上的整個過程，從yarn的啟動，以及spark-submit提交任務到yarn上，和在yarn中啟動任務包括yarn元件之間的通訊，用以提升自身知識儲備，記錄學習的過程為目的，由於個人能力有限文章中或許

楔子最近看了hadoop求共同好友，也瞭解一些spark基本程式設計，感覺思路一致，可以試試spark demo 是否是直接好友,因為存在這種情況，他倆是直接好友，但是他倆同時也是別人的間接好友，這種情況排除,因此兩次flatMap,第二次就是為了排除第一

楔子 hadoop 統計共同好友 demo 思路是兩次遍歷，按照他倆是不是直接好友，如果是直接好友，輸出 key(friendA + “:” + friendB) value(0) 如果他倆是同一個人的好友輸出 key(friendA + “:”

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