【Hadoop】YARN 原理、MR本地&YARN运行模式
1、基本概念
2、YARN、MR交互流程
3、源码解读
相关推荐
- spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功(application state: ACCEPTED) Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master、slave1和slave2)(博主推荐) spark on yarn模式里需要有时手工释放linux内存。 运行hadoop的时候提示物理内存或虚拟内存溢出的解决方案running beyond physical memory或者beyond vitual memory limits
- 大数据教程学习笔记一 1、什么是大数据 2、什么是hadoop 3、hdfs整体运行机制 4、搭建hdfs分布式集群 5、hdfs的客户端操作 9、hdfs的java客户端编程 10、hdfs的核心工作原理 8、mapreduce快速上手 9、mapreduce运行平台YARN 10、运行mapreduce程序 5、hdfs的客户端操作 9、hdfs的java客户端编程 10、hdfs的核心工作原理 8、mapreduce快速上手 9、mapreduce运行平台YARN 10、运行mapreduce程序
- hadoop mapreduce的本地模式及yarn模式
- Hadoop(十四)MapReduce原理分析 一、MapReduce并行处理的基本过程 二、MapRrduce输入与输出问题 三、MapReduce实际处理流程 四、一个job的运行流程 五、MapReduce框架结构及核心运行机制 六、MapReduce与YARN
- 【Hadoop】YARN 原理、MR本地&YARN运行模式
- 初步了解Spark生态系统及Spark Streaming 一、 场景 二、 Spark生态系统包括[1] 三、 运行模式[1] 四、 Spark与Hadoop的对比[1] 五、 在业界的使用[1] 六、 Spark核心概念[1] 七、 容错[1] 八、 资源管理与作业调度[1] 九、 编程接口[1] 十、 使用示例[1] 十一、 Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵[2] 十二、 Spark on Yarn的实施过程中遇到的问题[3] 参考:
- spark (Java API) 在Intellij IDEA中开发并运行 1.(第一部分)使用intellij IDEA创建一个Java的Maven项目。Github项目源码 2.根据Spark官网实例做二次开发Github项目源码 3.在intellij IDEA中运行Spark程序 4.(第二部分)将intellij IDEA中的Spark java程序打包成jarGithub项目源码 5.spark local模式运行 6.YARN集群模式(或伪分布式)运行.——需要有集群环境或者提前配置好了伪分布式环境,伪分布式环境搭建参考另一篇博文Ubuntu16.04安装Hadoop2.6+Spark1.6+开发实例
- 3 weekend110的job提交的逻辑及YARN框架的技术机制 + MR程序的几种提交运行模式
- 再谈spark部署搭建和企业级项目接轨的入门经验(博主推荐) 2、Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master、slave1和slave2) 3、Spark standalone简介与运行wordcount(master、slave1和slave2) 4、Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master、slave1和slave2)(博主推荐) 5、Spark on YARN简介与运行wordcount(master、slave1和slave2)(博主推荐)
- Spark架构与原理这一篇就够了 一、基本介绍 二、Hadoop和Spark的区别 三、RDD操作 四、Block与RDD生成过程 五、依赖关系与Stage划分 六、Spark流程 七、spark在yarn上的两种运行模式(yarn-client和yarn-cluster) 八、MapReduce的Shuffle和Spark中的Shuffle区别和联系 九、spark中的持久化(cache()、persist()、checkpoint()) 十、监控界面
- 端口开通
- SQL Server异常汇总 1.特定用户名无法访问数据库 2.Sql Server无法连接