哪个参数可以控制yarn集群任务的重试次数
时间: 2023-10-01 12:05:39 浏览: 36
在YARN中,可以通过设置参数`yarn.resourcemanager.am.max-attempts`来控制应用程序Master(AM)的重试次数,该参数指定了AM尝试重新启动的次数。如果应用程序Master在指定的重试次数内无法启动,则应用程序将失败。此外,可以通过设置参数`mapreduce.map.maxattempts`和`mapreduce.reduce.maxattempts`来控制Map和Reduce任务的重试次数。
相关问题
hive能否把任务提交到yarn集群
是的,Hive可以将任务提交到YARN集群上运行。默认情况下,Hive使用MapReduce作为执行引擎,可以通过设置Hive配置参数来将任务提交到YARN集群上运行。具体步骤如下:
1. 确认Hadoop集群和YARN集群已经正确配置并运行。
2. 在hive-site.xml中设置以下参数:
```
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>tez</value>
</property>
<property>
<name>hive.tez.container.size</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>hive.tez.java.opts</name>
<value>-Xmx819m</value>
</property>
<property>
<name>hive.tez.log.level</name>
<value>INFO</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.tez.initialize.default.sessions</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.tez.sessions.per.default.queue</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.tez.default.queues</name>
<value>default</value>
</property>
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>mr</value>
</property>
<property>
<name>hive.exec.submitviachild</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobtracker.address</name>
<value>yarn-cluster</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hostname:port</value>
</property>
```
3. 将hive-exec-x.x.x.jar、hive-metastore-x.x.x.jar、hive-common-x.x.x.jar、hive-cli-x.x.x.jar、hive-service-x.x.x.jar和hive-service-rpc-x.x.x.jar添加到Hadoop的share/hadoop/mapreduce/lib目录中。
4. 在Hive中执行任务时,可以使用以下命令将任务提交到YARN集群上运行:
```
set mapreduce.framework.name=yarn;
set yarn.resourcemanager.address=<resourcemanager_address>;
```
其中,<resourcemanager_address>是YARN资源管理器的地址。
这样就可以将Hive任务提交到YARN集群上运行了。
python 连接spark yarn集群
要连接 Spark YARN 集群,需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装 Java 和 Spark
首先需要确保已经正确安装了 Java 和 Spark。安装步骤可以参考官方文档。
2. 配置 Hadoop 和 YARN
在连接 Spark YARN 集群之前,需要先配置 Hadoop 和 YARN。在配置之前,确保已经正确安装了 Hadoop 和 YARN。安装步骤可以参考官方文档。
3. 配置 Spark
在连接 Spark YARN 集群之前,需要先配置 Spark。在配置之前,确保已经正确安装了 Spark。安装步骤可以参考官方文档。
在 Spark 的配置文件中,需要设置以下参数:
```
spark.master yarn
spark.submit.deployMode cluster
```
其中,`spark.master` 参数指定 Spark 的运行模式为 YARN,`spark.submit.deployMode` 参数指定 Spark 应用程序的部署模式为集群模式。
4. 运行 Spark 应用程序
配置完成后,可以通过以下命令提交 Spark 应用程序:
```
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
<application-jar> \
[application-arguments]
```
其中,`<main-class>` 参数指定主类名,`<application-jar>` 参数指定应用程序的 JAR 包路径,`[application-arguments]` 参数指定应用程序的参数。
5. 查看应用程序运行情况
可以通过以下命令查看应用程序的运行情况:
```
yarn application -list
```
该命令会列出所有在 YARN 上运行的应用程序。可以通过应用程序的 ID 查看应用程序的详细信息:
```
yarn application -status <application-id>
```
以上就是连接 Spark YARN 集群的步骤。