Tuning YARN | 6.3.x | Cloudera Documentation
This overview provides an abstract description of a YARN cluster and the goals of YARN tuning. A YARN cluster is composed of host machines. Hosts provide memory and CPU resources. A vcore, or virtual core, is a usage share of a host CPU. Tuning YARN consists primarily of optimally defining containers on your worker hosts. You can think of a container as a rectangular graph consisting of memory and
Apache Sliderを使ってStormもYARNに乗せる - Qiita
本日は、Hadoopと良く一緒に語られるApache Stormと、そのStormを真の意味でのHadoopファミリーとする上でのキーとなるミドルウェアである Apache Sliderについてちょこっとだけ書きたいと思います。 Apache Sliderとは？ YARNの登場により、様々な分散アプリケーションが1つのクラスタを総合的なリソース管理のもとに使いまわすことができるようになりました。 ただし、YARNを利用したい分散アプリケーションにはいくつかの制約が発生します。 その中でもとりわけ大きいものとして、 YARNに対してのリソースの要求や開放等のコードを書かなくてはならない。 ジョブ1つにつきリソースの確保やデーモン等の立ち上げという仕事が発生するため、スタンドアローンに比べてジョブの立ち上がりが遅い。 (ここで言うスタンドアローンとは、YARNを使わずにその分散アプリケーション
YARN 上における分散処理基盤のリソース管理について - Qiita
本稿では，YARN 上における分散処理基盤のリソース管理の仕組みと，問題となる状況，および Spark の解決方法について，Spark の例をまじえて説明します． YARN の基礎 MapReduce v1 では，TaskTracker が MapSlot/ReduceSlot という単位でリソースを管理していましたが，YARN では，"コンテナ"という単位でリソースを確保し，その中で処理を行います． コンテナには，CPU/メモリ/ディスク帯域幅/ネットワーク帯域幅などを割り当てることが可能です．2014/12時点では，CPU/メモリのリソース管理サポートが入っています．ディスクIO/ネットワークIOの制御も来年には入るかもしれません． Spark on YARN におけるリソース管理の例 Apache Spark は，オンメモリ用上のデータ処理を容易に行うことができる分散処理フレームワー
Yarn cloudera-kathleenting061414 kate-ting
Big Data Camp LA 2014, Yarn about YARN: Migrating to Mapreduce v2Read less
Apache Hadoop YARN: Avoiding 6 Time-Consuming "Gotchas" | Cloudera Developer Blog
Riding the wave of the generative AI revolution, third party large language model (LLM) services like ChatGPT and Bard have swiftly emerged as the talk of the town, converting AI skeptics to evangelists and transforming the way we interact with technology. For proof of this megatrend look no further than the instant success of ChatGPT, […] Read blog post
[YARN-321] [Umbrella] Generic application history service - ASF JIRA
The mapreduce job history server currently needs to be deployed as a trusted server in sync with the mapreduce runtime. Every new application would need a similar application history server. Having to deploy O(T*V) (where T is number of type of application, V is number of version of application) trusted servers is clearly not scalable. Job history storage handling itself is pretty generic: move th
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YARN and NTT's contribution @ Cloudera World Tokyo 2013