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【代码】windows系统上的终端或powershell 提示禁止使用脚本解决方法。
在现实情况中，用户代码错误不断，进程奔溃，机器故障等等。使用hadoop的好处之一就是可以它能处理这类故障并成功完成任务。需要考虑的实体失败任务为：任务（job），Application Master，NodeManager和ResourceManager。1.任务失败1.1 可能存在以下情况：MapTask或者ReduceTask中由于代码原因抛出异常，jvm在关闭之前，会通知mrAppMast
运行spark on yarn时，Hadoop 8088UI界面上所有可以点击的链接均无法打开：可能存在的几种情况：第一：配置存在问题。第二：jobhistory没有启动。第三：本机的host文件没有配置别名。如果是配置存在问题，请参考如下配置：core-site.xml文件<configuration><!-- hadoop默认访问nameNode元数据...
spark在yarn上运行报错:Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master. at org.ap
1、hive.metastore.schema.verification这个参数的属性设置为false，在hive-site.xml文件中修改。否则hiveserver启动失败。2、如果报这样的错：Exception in thread "main" java.sql.SQLException: Could not open client transport with JDBC Uri:
flink终止提交给yarn的任务
在当今的前端开发中，由于项目规模的不断增长和多团队协同，Monorepo成为了越来越流行的开发模式。Monorepo指的是将多个相关项目或者模块打包在一起的软件开发模式，它可以让开发人员更好地组织管理代码，减少重复的代码，提高可复用性和开发效率。在前端开发中，使用yarn monorepo能够更好地管理依赖和代码的复用，符合现代Web应用程序开发的趋势。
pysparkon yarn
配置环境变量，在/etc/profile文件中添加以下内容并重新加载配置文件(source /etc/profile)进入spark/conf配置目录新建spark-env.sh文件(vim spark-env.sh)并加入以下内容。将下载好的压缩包传入虚拟机的安装路径，本文章为/soft目录。进入spark安装目录输入以下内容成功返回pi的值则配置成功。
报错： info Visit https://yarnpkg.com/en/docs/cli/runfor documentation about this command.的解决方法
1、安装PythonPython下载路径：Download Python | Python.org官网比较现在比较慢，我用的是Windows64，Python3.8，如果有需要，可以留言留下邮箱发你Install Now是默认安装，建议不要选择这个；Customize installation是自定义安装，选择安装的路径，建议选择这个；勾选Add Python 3.X to PATH：加入系统变量
flink 任务处于 created 状态
介绍当前支持三种集群管理器：Spark独立集群管理器（Standalone），一种简单的Spark集群管理器，很容易建立集群，基于Spark自己的Master-Worker集群Apache Mesos，一种能够运行Haoop MapReduce和服务应用的集群管理器Hadoop YARN，Spark可以和Hadoop集成，利用Yarn进行资源调度如果在集群中仅有Spark程序，那么可以使用Spar
Yarn 报错：error An unexpected error occurred: "https://registry.yarnpkg.com/-/user/org.couchdb.user:alisone: connect ETIMEDOUT 104.16.26.35:443"原因分析解决方案原因分析在使用 yarn publish 命令发布 Generator 时报错，错误信息：error
一：对yarn的理解1.关于yarn的组成 大约分成主要的四个。 Resourcemanager，Nodemanager，Applicationmaster，container 2.Resourcemanager（RM）的理解 RM是全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。 主要由两个组件组成：调度器和应用程序管理器（ASM） 调度器：根据容量，队列...
问题描述1.虽然目前大多数平台内置Application在提交时，只配置了–num-executors和–executor-memory参数，但是其他APP的开发者可能会配置–executor-cores参数。举个例子：./spark-submit –master yarn-client –executor-cores 4 –num-executors 6–executor-memory...
flinkOnYarn并配置prometheus+grafana监控告警
修改PLAYWRIGHT_CDN_MIRRORS添加淘宝镜像。
hive中的datagrip和beeline客户端的权限问题使用ranger和kerberos配置了hadoop和hive，今天想用来测试其权限测试xwq用户：1.首先添加xwq用户权限，命令如下：useraddxwq -G hadoopecho xwq | passwd --stdin xwqecho 'xwqALL=(ALL)NOPASSWD: NOPASSWD: ALL' >>
flink application yarn ha
原因：没启动yarn，直接start-all.sh。
抢占是 YARN 在资源紧张时的机制，用于重新分配低优先级任务的资源给更高优先级的任务。configured capacity=5%，表示队列的初始容量百分比，即avation队列在最开始可以使用132G*5%=6.75G，75*5%=3.75cores。: 这是当前等待资源的最高优先级请求的优先级值。通常，当 YARN 没有立即分配到符合要求的资源时，容器会被延迟，直到合适的资源可用。confi
说明是网络问题，请求超时了，需要更换源镜像并且扩大请求次数和时间。
使用Ant Design Pro 创建项目，引入Umi UI 后发生 FetchError: request to https://registry.npm.taobao.org/ failed, reason: certificate has expiredat ClientRequest.错误
error An unexpected error occurred: “https://registry.npmmirror.com/moment: tunneling socket could n
淘宝镜像证书过期问题
Flink启动yarn session报错：Permission denied: user=root,access=WRITE,inode="/user":why:supergroup:drwxr-xr-x
一开始umi-plugin-react一直安装不上，各种卸载package-lock.json删除啊，重装都不行，最后把node版本从16.18升级到18.10才安装好了。网上说是 nodeJs V17 版本发布了 OpenSSL3.0 对算法和秘钥大小增加了更为严格的限制，所以会报错。最后把这句代码加到package.json里的运行命令里就好用了。试了网上的几种方法都不行。艾玛浪费我半天时间…
【代码】yarn 安装 卸载降级升级 以及常用指令。
env.development、.env.production中的常量命名须以"VITE_"开头，这里定义的常量为VITE_APP_PROXY_BASE_API，值分别为"/proxyCustomerApi-dev"、"/proxyCustomerApi-pro"用以区分开发环境和生产环境，值可自定义为"/+自己想定义的内容"接下来处理生产环境（线上模式）下的跨域报错问题，由于刚刚前端的配置中已经
TypeError: prettier.resolveConfig.sync is not a function 解决方案：尝试使用eslint-plugin-prettier ^4.2.1 和 prettier ^2.8.8 进行搭配
yarn 提高资源利用率
saprk on yarn 提交脚本后 yarn web页面自动跳转spark运行页面
可能是服务器找不到Driver导致的，在服务器的host配置你Driver电脑的映射可能解决问题，这里我是云服务器，没在一个局域网且没有公网ip所以放弃远程提交改用命令行提交。技术力有限，如果有更好的结局方案请留言，不胜感激。spark on yarn 读取hdfs拒绝连接。
yarn报错 error An unexpected error occurred: “https://registry.yarnpkg.com… connect ETIMEDOUT 104.16.19.35:443”
RemoteSigned 表示成功。最后查看下版本看是否正常。
hadoop HA 高可用 yarn两个ResourceManager状态都为standb
记述了连线环境下安装npm 包的方法，同时解决了如下问题：npm ERR! code EAI_AGAINnpm ERR! syscall getaddrinfonpm ERR! errno EAI_AGAINnpm ERR! request to https://registry.yarnpkg.com/esbuild-linux-64 failed, reason: getaddrinfo EA
设置全局npm缓存依然无效，每次yarn install命令都需要重新下载依赖文件，解决方法如下：使用npm安装yarn后在jenkinsfile中执行yarn install 命令时设置以下参数指定全局缓存文件位置yarn install --prefer-offline --modules-folder /usr/local/n/versions/node/14.16.0/node_globa
这里到项目路径里面查看一下打包好的jar包打包之后的jar包如果是这两个，然后提交jar包的时候提交的flink-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 这个jar包，那么就会报上面的错误，这里应该是jar包里面的依赖出现了问题我的解决措施是，直接重新创建了一个项目然后是项目的整体pom.xml文件<?xml version="1.0" encoding
flink on yarn加载第三方jar包。
flink on yarn 模式，缺少资源，出现任务堵塞现象：1.报错信息如下：Application is added to the scheduler and is not yet activated. (Resource request: <memory:94208, vCores:48> exceeds maximum AM resource allowed).Applicat
Flink在cdh6.2上的搭建下载flink相关的csd和parcel地址：https://archive.cloudera.com/csa/1.0.0.0/csd/，https://archive.cloudera.com/csa/1.0.0.0/parcels/将FLINK-1.9.0-csa1.0.0.0-cdh6.3.0.jar 放在/opt/cloudera/csd下重启cm-serv
直接贴图解决方法,node升级到支持globalThis的版本（v12或更高版本）
目前有很多Vue+Prettier+Husky钩子的整合应用，基本都是基于.git与所需钩子的项目在同一目录下使用的，husky钩子会自动根据当前目录的.huskyrc的配置自动执行，而当碰到.git与所需提交目录不在同一层级下，就会出现husky钩子无法正常执行的情况。为了解决这个问题，各种百度谷歌，都没有能够直接看懂的方案，没办法，这时候只能自食其力了。通过阅读husky官方文档，发现husk
# genmuluchuangjian .yarnrc/www/wwwroot # vi .yarnrcregistry: https://registry.npm.taobao.orgENTRYCLI_CDNURL: https://cdn.npm.taobao.org/dist/sentry-clisentrycli_cdnurl: https://cdn.npm.taobao.org/dis
背景计划将之前部署好的flink1.10升级到1.11.2。主要流程及踩坑1.从官方下载flink1.11.2的压缩包，选择与业务程序中导入的maven依赖scala版本一致即可（本人选用的是2.11）。flink压缩包官方下载链接2.修改对应的配置文件（yarn模式下只需配置flink-conf.yaml， 如果是使用flink自己的资源调度则简单配置masters、workers文件即可）。f
接上篇，hdfs集群启动后仅仅是一个分布式文件系统而已，并不具备计算的能力，因此引出yarn，记录一下yarn HA的搭建过程。首先需要注意一点，Yarn与HDFS属于两个不同的集群，一个负责文件存储，一个负责作业调度，二者之间没有必然关系，也不一定说Yarn的某些节点必须必须要放在datanaode上。通常会把nodemanager和datanode放在一起是因为要“计算向数据移动”，尽可能..
问题线上hadoop有个hivesql执行较耗时，1hour 8min；收到运维预警定位查找job history 页面http://node:8088/cluster/app/application_xxxx_xxhttp://node:8088/proxy/application_xxxx_xxhttp://node:19888/jobhistory/jo...
yarn rest api :yarn rest apisparkstreaming消息延迟监控处理:http://ip:8088/proxy/yarn _application_id/metrics/json
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