Hadoop 集群启动后，从节点的NodeManager没有启动解决-低调大师

Hadoop 集群启动后，从节点的NodeManager没有启动解决

2016-11-24 933

1.slaves节点报错，报的是启动nodemanager 所需内存不足

解决：
a: 修改 yarn-site.xml 中的yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 内存大于1024，
b.修改 yarn-env.sh 中 JAVA_HEAP_MAX=-Xmx3072m 改为3G

2.nodemanager节点报错Unexpected error starting NodeStatusUpdater(一台nodemanager节点，出现无法正常启动情况，jps查看，发现nodemanager可以出现一会，过几秒就消失了，)
解决：
yarn.exclude的文件中存在这个节点的hostname，将这个主机从文件中删除，再启动就正常了。
yarn.exclude是yarn节点排除文件，一般在机器有问题下架的时候使用
3. Unexpected error starting NodeStatusUpdater
java.net.NoRouteToHostException: No Route to Host from slave/IP to master:
这个解决就是关闭掉防火墙（service iptables stop）

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/624516

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2016-11-24

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我们又都知道，Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality)，Spark目前支持PROCESS_LOCAL（本地进程）、NODE_LOCAL（本地节点）、NODE_PREF、RACK_LOCAL（本地机架）、ANY（任何）几种。其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。那么什么是NODE_PREF？当Driver应用程序刚刚启动，Driver分配获得的Executor很可能还没有初始化，所以有一部分任务的本地化级别被设置为NO_PREF.如果是ShuffleRDD,其本地性始终为NO_PREF。这两种本地化级别是NO_PREF的情况，在任务分配时会被优先分配到非本地节点执行，达到一定的优化效果。那么下来我们从job的任务提交开始玩起~ 　 getMissingParentStages方法用来找到Stage的所有不可用的父Stage.从代码可以到这里是个递归的调用，submitWaitingStages实际上循环waitingStages中的stage并调用subm...

2016-11-25

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