需要进行三个地方的配置
1 map-redsite.xml
mapred.job.tracker
HMASTER:9001
mapred.local.dir
/opt/hadoop/var/mapred
mapreduce.framework.name
Yarn
2 yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
The address of the applications manager interface in the RM.
yarn.resourcemanager.address
192.168.18.228:8032
The address of the scheduler interface.
yarn.resourcemanager.scheduler.address
192.168.18.228:8030
The address of the RM web application.
yarn.resourcemanager.webapp.address
192.168.18.228:8088
The address of the resource tracker interface.
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
192.168.18.228:8025
3 引用的Jar 包
hadoop-mapreduce-client-common-2.5.1.jar
修改其中的\META-INF\services\org.apache.hadoop.mapreduce.protocol.ClientProtocolProvider
内容为:
org.apache.hadoop.mapred.YarnClientProtocolProvider
分享到:
相关推荐
压缩包文件名称"hadoop-training-map-reduce-example-4-master"暗示这可能是一个GitHub项目的主分支,其中包含了完整的源代码、配置文件和可能的测试数据。学习者可以通过下载和解压这个文件来研究和运行示例,理解...
Hadoop的2.0版本的yarn的框架介绍啊 Hadoop yarnYARN 本身框架的优势是... 对于支持多计算模型,目前 YARN 理论是可以支持更多的计算模型的,如: MAP-REDUCE、 MPI、 Giraph、 Spark 等。目前 MAP-REDUCE 是默认支持的
- **环境搭建**:安装配置Hadoop集群,包括配置HDFS、YARN、MapReduce等相关服务。 - **注意事项**:确保所有节点之间的网络通信顺畅;合理设置内存、CPU等硬件资源分配;正确配置YARN和MapReduce参数以优化性能。 ...
- 配置合适的Map-Reduce任务数和资源量,包括CPU和内存资源的分配,以平衡作业的处理速度与集群的资源利用。 - 优化Map-Reduce的各个阶段以减少数据在系统中的移动,比如通过调整分区和排序策略。 - 使用YARN动态...
MapReduce的核心思想可以分为两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分割成多个小块,然后在不同的节点上并行处理,每个节点上的Map任务会将输入数据转换为键值对形式。Reduce阶段则负责聚合Map阶段...
使用Hadoop Map Reduce分析股票市场 如何运行程序? 首先在您的系统中安装Hadoop。 请按照以下步骤进行安装 然后开始执行给定的命令 cd hadoop-3.2.2 / sbin ./start-dfs.sh ./start-yarn.sh jps 导出HADOOP_...
9. **使用Tez或YARN优化**:这些新一代的计算框架允许更灵活的任务调度和资源管理,可以更有效地执行MapReduce中的联接。 在实际应用中,选择合适的联接策略取决于数据规模、数据分布、硬件资源和业务需求。理解...
`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`分别配置map和reduce任务的Container内存大小。政务云环境下,map任务的内存为2048MB,reduce任务为4096MB。此外,`mapreduce.map.java.opts`和`mapreduce....
4. **Container**:应用程序运行的实体,由NM在特定节点上分配,用于执行MapTask或ReduceTask。 Yarn的工作机制可以概括为以下几个步骤: 1. 用户提交MapReduce程序到客户端节点。 2. YarnRunner向RM申请一个新的...
- **内存配置**:合理设置map和reduce任务的内存使用上限。 - **并发度调整**:根据任务特点调整map和reduce的并发数量。 - **缓存机制**:优化缓存策略,减少磁盘I/O操作。 #### 九、配置检查 - **Cloudera ...
- **资源管理**:通过调整`yarn-site.xml`中的配置项来优化资源分配策略,例如`yarn.scheduler.capacity.root.queues`、`yarn.scheduler.capacity.root.queue-a.maximum-capacity`等。 - **性能调优**:针对不同的...
最后,使用Hadoop的JobTracker或YARN(资源调度器)提交并运行MapReduce作业。确保配置了正确的输入路径、输出路径、输入输出格式以及必要的参数。 在实际应用中,可能会遇到性能优化的问题,例如数据倾斜和内存...
在这个主题中,我们将深入探讨"Yarn编程ApplicationList",包括如何实现应用列表的查询、应用的kill操作,以及Job的查询和map/reduce任务数量的查询。 首先,`Yarn编程ApplicationList`涉及到的主要概念是YARN的...
- **Combiner 使用**:在 Map 端使用 Combiner 函数预先聚合数据,减少网络传输量。 #### 五、案例分析 - **WordCount 示例**:这是一个经典的 MapReduce 示例,用于统计文本文件中单词出现的次数。 - **Inverted ...
MapReduce的设计理念源于Google的同名论文,它通过将大规模数据处理任务分解为两个阶段:Map(映射)和Reduce(化简),使得海量数据能够在多台计算机上并行处理,极大地提高了数据处理效率。 Map阶段是数据处理的...
- **mapreduce.map.memory.mb**和**mapreduce.reduce.memory.mb**:分别设置Map任务和Reduce任务的内存大小,影响任务并发度和执行效率。 4. **yarn-site.xml**: - **YARN配置**:YARN(Yet Another Resource ...
本篇文章将深入探讨“远程调用执行Hadoop Map/Reduce”的概念、原理及其实现过程,同时结合标签“源码”和“工具”,我们将涉及到如何通过编程接口与Hadoop集群进行交互。 Hadoop MapReduce是一种编程模型,用于大...
Hadoop 3.1.4版本提供了四个主要组件的默认配置文件:core-default.xml、hdfs-default.xml、mapred-default.xml和yarn-default.xml。这些文件定义了Hadoop运行时的默认行为,包括存储、计算、网络和资源管理等方面。...
MapReduce的核心思想是将大规模数据处理分解为两个主要阶段:Map(映射)和Reduce(化简)。在这个过程中,数据被分割、处理并聚合,以解决复杂的问题。 在Map阶段,原始数据被分片(split)并分布到集群的不同节点...
- MapTask完成后,ReduceTask开始执行,对MapTask产生的中间结果进行汇总处理。 5. **结果反馈** - MapTask和ReduceTask执行完成后,将结果反馈给ApplicationMaster。 - ApplicationMaster收集所有任务的结果,并...