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。

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