hadoop中yarn客户端有哪些命令

Hadoop中YARN客户端包括以下常用命令：

- yarn application -list: 列出所有正在运行的应用程序。
- yarn application -kill <application_id>: 停止指定的应用程序。
- yarn application -status <application_id>: 显示指定应用程序的状态。
- yarn application -movetoqueue <application_id> <queue_name>: 将指定应用程序移动到指定队列。
- yarn logs -applicationId <application_id>: 显示指定应用程序的日志。
- yarn node -list: 列出所有YARN节点的名称和状态。
- yarn rmadmin -refreshQueues: 刷新YARN的队列配置。
- yarn rmadmin -refreshNodes: 刷新YARN的节点列表。

这些命令可以在命令行中使用yarn命令来调用。例如，“yarn application -list”将列出所有正在运行的应用程序。

相关问题

hadoop yarn执行流程

Hadoop YARN 的执行流程包括以下步骤：首先，客户端向 ResourceManager 提交应用程序，并指定需要的资源和应用程序的启动命令；然后，ResourceManager 为应用程序分配一个 ApplicationMaster，并为其分配资源；接着，ApplicationMaster 向 ResourceManager 请求 Container，并在 Container 中启动任务；最后，任务执行完毕后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销并释放资源。

安装spark集群hadoop yarn

要安装Spark集群，需要遵循以下步骤：

1. 将Spark安装包上传到已经安装了YARN的机器上，并解压缩。
2. 进入安装目录的conf目录，将spark-env.sh.template文件重命名为spark-env.sh。
3. 在spark-env.sh文件中设置必要的环境变量，例如指定Spark的主节点为YARN。
4. 确保配置文件中的环境变量已经设置正确。这些配置包括YARN集群和Hadoop的配置。
5. 启动Spark集群，使用bin目录下的pyspark命令，并指定YARN为主节点。
示例命令如下：

   pyspark --master yarn

在安装Spark集群之前，确保满足以下条件：
1. 已经安装了YARN集群。
2. 已经安装了Spark客户端工具，例如spark-submit，以便将Spark程序提交到YARN中。
3. 准备好要提交的代码程序，例如示例程序pi.py，或自己开发的Spark任务。

请按照以上步骤进行安装和配置，就可以成功安装Spark集群并与Hadoop以及YARN集成。