目录首页（Cluster）节点信息SchedulerMetrics：集群调度信息节点信息详解（Nodes）应用列表信息（applications）队列详情页（Scheduler）指标详细说明（非常重要）首页（Cluster）集群监控信息指标详解AppsSubmitted：已提交的应用AppsCompleted：已完成的应用AppsRunning：正在运行的应用ContainersRunning：正

根据网上的学习，结合工作进行的一个整理。如果有什么不正确的欢迎大家一起交流学习~Yarn前言作为Hadoop2.x的一部分，YARN采用MapReduce中的资源管理功能并对其进行打包，以便新引擎可以使用它们。这也简化了MapReduce，使其能够做到最好，处理数据。使用YARN，您现在可以在Hadoop中运行多个应用程序，所有应用程序都共享一个公共资源管理。那资源是有限的，YARN如何识别资源并

ApacheHadoopYARN百度百科：https://baike.baidu.com/item/yarn/16075826?fr=aladdin（YetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。架构搭建

一、什么是YARNYetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者，简称YARN。基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能拆分为单独的守护进程。其想法是拥有一个全局ResourceManager（RM）和每个应用程序的ApplicationMaster（AM）。可以支持单个作业，也可以支持多个作业的DAG。被称为另一种资源协调者，那就证明有一种比YARN更早的资源协调者

上一篇大数据文章讲解了在单机上搭建Hadoop-Yarn伪分布式集群的安装方法，方便大家学习，真实环境不可能只有一台机器，肯定是多节点的集群，大单位还会建设很多Hadoop集群，比如各个大部门有自己的集群

文章目录前言一、YARN概述1.YARN简介2.YARN架构(1)ResourceManager（资源管理器）(2)NodeManager（节点管理器）(3)ApplicationMaster（应用程序管理器）3.YARN特点(1)分布式资源管理(2)多框架支持(3)灵活的资源调度(4)高可靠性和容错性(5)可扩展性(6)安全性二、YARN命令介绍1.YARN命令简介2.yarnapplicati

【Hadoop-Yarn】Yarn的常用命令1）查看任务列表2）杀死任务3）查看日志4）根据Application状态过滤任务5）查询Container日志6）查看尝试运行的任务7）yarncontainer

/datapool/loongoop/tmp/hadoop-yarn/staging/yarntest/.staging/job_1537338393901_0001/job.jardoesnotexist

Causedby:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.FileNotFoundException):Filedoesnotexist:/tmp/hadoop-yarn

目录简介资源分配应用程序数目限制队列权限管理基于用户或组的队列映射应用程序的生存期(lifetime)简介Capacity调度器具有以下的几个特性：层次化的队列设计，这种层次化的队列设计保证了子队列可以使用父队列设置的全部资源。这样通过层次化的管理，更容易合理分配和限制资源的使用。容量保证，队列上都会设置一个资源的占比，这样可以保证每个队列都不会占用整个集群的资源。安全，每个队列有严格的访问控制。

官方文档ApacheHadoopYARN：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.5/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html一、什么是

yarn的资源优化的调整参数官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.6/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml

ResourceManagerlog2.NodeManagerlog3.ContainerlogResourceManagerlogResourceManagerlog位置相关参数是hadoop.log.dir这里是/var/log/hadoop-yarn

YARN官网介绍地址：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.htmlThefundamental(

目录YARN介绍YARN的组件程序提交到YARN的交互过程资源调度YARN介绍YARN（YetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者），是通用资源管理器和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。可以把YARN理解为相当于一个分布式的操作系统平台，MapReduce等计算程序相当于运行在操作系统之上的应用程序，YARN为这些应用程序分配资源。资源管理系统：管理集

Hadoop-Yarn1Yarn资源调度器1.1Yarn基础架构1.2Yarn工作机制1.3作业提交全过程1.4Yarn调度器和调度算法1.4.1先进先出调度器（FIFO）1.4.2容量调度器（CapacityScheduler）1.4.3公平调度器（FairScheduler）1.5Yarn常用命令1.5.1yarnapplication查看任务1.5.2yarnlogs查看日志1.5.3yar

——尚硅谷课程笔记Yarn资源调度器Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。Yarn基本架构YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。Yarn工作机制工作机制详解（1）MR程序提交到客

大数据学习笔记Yarn资源调度器Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行与操作系统之上的应用程序。（也就是负责MapTask、ReduceTask等任务分配资源）1.Yarn基本架构Yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Containe

一、常用的调优参数1）调优参数列表（1）Resourcemanager相关yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-countResourceManager处理调度器请求的线程数量yarn.resourcemanager.scheduler.class配置调度器（2）Nodemanager相关yarn.nodemanager.resource.mem

Hadoop3.x（生产调优手册）----【MapReduce、Hadoop-Yarn生产经验】1.MapReduce跑的慢的原因2.MapReduce常用调优参数3.MapReduce数据倾斜问题4.

1、Yarn生产环境核心参数2、Yarn生产环境核心参数配置案例需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。Theclasstouseastheresourcescheduler.yarn.resourcemanager.scheduler.classorg.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.sche

OLTP实时计算(流式计算)OLAP离线计算(批量计算)Flink运行环境：StandAlone自己单独运行Hadoop-Yarn

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YarnUI2.html官方文档对yarnui2的使用说明比较简单，

在往分桶表插入数据是报错如下JobSubmissionfailedwithexception'java.io.IOException(Theownershiponthestagingdirectory/tmp/hadoop-yarn

文章目录前言一、开源大数据与鲲鹏多核结构渊源1.1、海量数据处理的难题1.2、大数据并行计算特点天然匹配鲲鹏多核架构二、开源大数据整体与组件介绍2.1、大数据组件：Hadoop-HDFS模块2.2、大数据组件：Hadoop-Yarn

YarnSchedulerhttps://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.htmlhttps

http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/HDFSHighAva

前提需要yarn开通日志聚合设置cd/usr/lib/hadoop-yarn/binyarnlogs-applicationIdapplication_1436784252938_0022

启动一个sparkstreaming，一直在跑，看着烦人，直接杀掉cd/usr/lib/hadoop-yarn/bin.

一、yarn漏洞1、黑客注入脚本，以hadoop-yarn用户疯狂提交2、署名用户为yarn的进程疯狂占用CPU，整个集群CPU跑慢处理：1、先收回\tmp目录的执行权限（为解燃眉之急，这一步是最快的，

具体参考官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html

参照site：http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml我们在配置yarn的时候只有充分了解各参数的含义

一、升级原因在Docker17.0.6版本中，由于dockerhang死的bug，导致该物理机上的容器都有问题，以及hang死后unknowhost异常减少任务分配不上资源的现象基于以上两个问题，做了以下升级：Docker版本升级17.0.6->18.0.3二、升级中遇到的问题container物理内存超被kill掉连接异常三、问题分析内存问题异常信息：'PHYSICAL'memorylimit.

yarn作业执行流程1、客户端向ResourceManager发送运行job的请求，申请资源2、ResourceManager向客户端返回一个job_id以及共享资源的路径  /tmp/hadoop-yarn

在/sys/fs/cgroup/cpu下添加子路径hadoop-yarn，这个路径是yarn用来控制cpu的隔离的根路径通过yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy

1、官方文档http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html2、YARN-HA

ClouderaManager启动Yarn阿报错错误日志如下：解决方案：logintherelatednodeserver,checkthepermissionandownershipofthosedirectories/var/lib/hadoop-*,Igotthefollowinginfotheyarenotright.soweneedtodothefollowingstepstofixit

节点resourcemanager无法启动在/var/log/hadoop-yarn/yarn/yarn-yarn-resourcemanager-bbb.log发现了这样的错误2016-11-1416

ambari集群在实际应用过程中出现的(我认为)一个比较大的问题,目前是未解决这个问题,希望广大的博客主们能帮忙解决一下:下面的日志信息是在ambari(Version2.7.3.0)集群的/var/log/hadoop-yarn

1、取自ResourceManagerRESTAPI’s指标；https://hadoop.apache.org/docs/r2.8.4/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRest.htmlhttp

Haoop和Yarn命令Hadoop相关命令Yarn相关命令//yarn启动resourcemanager,nodemanger等yarn--config/home/bigdata/data/hadoop/confnodemanager

http://hadoop.apache.org/docs/r2.0.3-alpha/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/HDFSHighAvailabilityWithQJM.htmlHDFSQJM

放弃很简单，但坚持一定很酷YARN-HA集群配置YARN-HA工作机制1.官方文档http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site

一、基本现象Nodemanager进程挂掉2、yarn日志进入系统查看yarn日志#cd/var/log/hadoop-yarn/yarn#lessyarn-yarn-nodemanager-so81.

是为了让开发者可以很方便的使用当前节点hadoop的jar包，ch4版本的hadoop将目录分为“/usr/lib/hadoop-hdfs”、“/usr/lib/hadoop-mapreduce”，“/usr/lib/hadoop-yarn

步骤1用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。步骤2ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的Node-Manager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。步骤3ApplicationMaster首先向Resour

集群资源管理器——YARN一、hadoopyarn简介ApacheYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是hadoop2.0引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在YARN上，由YARN进行统一地管理和资源分配。二、YARN架构1.ResourceManagerResourceManager通常在独立的机器上以后台进程的形式运行，它是整个集群资源的主要协调

CapacitySchedule先上官网链接：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html

YARN产生的背景：1）MapReduce1.x:单点故障，节点压力大不易扩展，只能运行mapreduce框架。2）集群集成复杂，资源利用率很低（各集群资源不能共享，各集群数据要相互移动）于是催生了YARN（各个集群的资源管理调度框架）：支持不同的计算框架共享一个HDFS集群的数据，享受整体的资源调度，提高了集群资源利用率。YARN概述：YetAnotherResourceNegotiator通用

hadoop.apache.org/docs/r3.0.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.htmlhadoopfs-rmr/var/log/hadoop-yarn