HADOOP YARN - 应用程序已添加到调度程序，但尚未激活。跳过 AM 分配，因为集群资源为空

Question

我正在为一个项目评估 YARN。我正在尝试让简单的分布式 shell 示例工作。我已将申请提交到提交阶段，但它从未开始。这是从这一行报告的信息:

ApplicationReport report = yarnClient.getApplicationReport(appId);

应用程序已添加到调度程序，但尚未激活。跳过 AM 分配，因为集群资源为空。详细信息:AM 分区 = DEFAULT_PARTITION； AM 资源请求 = 内存:1024，vCores:1； AM 的队列资源限制 = 内存:0，vCores:0；队列的用户AM资源限制=内存:0，vCores:0；队列 AM 资源使用 = memory:128, vCores:1;

其他开发人员的解决方案似乎必须增加 yarn-site.xml 文件中 yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent 的默认值 。 1。我尝试了 .2 和 .5 的值，但似乎没有帮助。

Answer 1

看起来您没有以正确的方式配置分配给 Yarn 的 RAM。如果您尝试根据自己的安装从教程中推断/改编，这可能是 ..... 中的一个引脚。我强烈建议您使用 this one 等工具:

wget http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/tools/2.6.0.3/hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
tar zxvf hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
rm hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
mv hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8/ hdp_conf_files
python hdp_conf_files/scripts/yarn-utils.py -c 4 -m 8 -d 1 false

• -c 每个节点的核心数
• -m 每个节点的内存量 (Giga)
• -d 每个节点的磁盘数量
• -bool 如果安装了 HBase，则为“True”；如果不是，则为“假”

这应该给你这样的东西:

Using cores=4 memory=8GB disks=1 hbase=True
Profile: cores=4 memory=5120MB reserved=3GB usableMem=5GB disks=1
Num Container=3
Container Ram=1536MB
Used Ram=4GB
Unused Ram=3GB
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1536
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=4608
yarn.nodemanager.resource.memory-mb=4608
mapreduce.map.memory.mb=1536
mapreduce.map.java.opts=-Xmx1228m
mapreduce.reduce.memory.mb=3072
mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2457m
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=3072
yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx2457m
mapreduce.task.io.sort.mb=614

相应地编辑您的yarn-site.xml 和 mapred-site.xml。

 nano ~/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
 nano ~/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

此外，你应该在你的 yarn-site.xml 中有这个

<property>
      <name>yarn.acl.enable</name>
      <value>0</value>
</property>

<property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
       <value>name_of_your_master_node</value>
</property>

<property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

这在你的 mapred-site.xml 中:

<property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
</property>

然后，使用 scp 将您的 conf 文件上传到每个节点(如果您将 ssh key 上传到每个节点)

for node in node1 node2 node3; do scp ~/hadoop/etc/hadoop/* $node:/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/; done

然后，重启yarn

stop-yarn.sh
start-yarn.sh

并检查您是否可以看到您的节点:

hadoop@master-node:~$ yarn node -list
18/06/01 12:51:33 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master-node/192.168.0.37:8032
Total Nodes:3
     Node-Id         Node-State Node-Http-Address   Number-of-Running-Containers
 node3:34683            RUNNING        node3:8042                              0
 node2:36467            RUNNING        node2:8042                              0
 node1:38317            RUNNING        node1:8042                              0

这可能会解决问题(祝你好运)( additional info )