yarn卸载依赖 yarn安装依赖包

npm 安装vue依赖失败问题

2. yarnVue.use(VueClipboard);-client 方式提交到yarn

在上线前端项目时，一个名为 yorkie@2.0.import ja.util.ArrayList;0 依赖时无常安装，出现如下错误：

yarn卸载依赖 yarn安装依赖包

yarn卸载依赖 yarn安装依赖包

尝试与开发更换为一样的镜像地址以及相同的node、npm版本，均已失败告终。

通过查阅资料，更换为 yarn 工具安装依赖完美解决。

如何使用spark将程序提交任务到yarn-Spark-about云开发

然后再加入

1.使用spark脚本提交到yarn，首先需要将spark所在的主机和hadoop集群之间hosts相互配置（也就是把spark主机的ip和主机名配置到hadoop所有的/etc/hosts里面，再把集群所有的ip和主机名配置到spark所在主机的/etc/hosts里面）。

2.然后需要把hadoop目录etc/hadoop下面的-sit.xml到${SPARK_HOME}的conf下面.

1.yarn-standalone方式提交到yarn

在${SPARK_HOME}下面执行：

SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.10.4/spark-assembly-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar

./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.

--jar ./examples/target/scala-2.10/spark-examples_2.10-assembly-0.9.0-incubating.jar

--class org.apache.spark.examples.SparkPi

--args yarn-standalone

--num-workers 3

---memory 2g

--worker-memory 2g

--worker-cores 1

在${SPARK_HOME}下面执行：

SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.10.4/spark-assembly-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar

SPARK_YARN_APP_JAR=examples/target/scala-2.10/spark-examples_2.10-assembly-0.9.0-incubating.jar

./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi yarn-client

1.必须使用linux主机提交任务，使用windows提交到linux hadoop集群会报

org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: 第 0 行: fg: 无任务控制

3.因为使用程序提交是使用yarn-client方式，所以必须像上面脚本那样设置环境变量SPARK_JAR 和 SPARK_YARN_APP_JAR

比如我的设置为向提交任务主机~/.bashrc里面添加：

export SPARK_JAR=file:///home/ndyc/software/sparkTest/lib/spark-assembly-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar

SPARK_YARN_APP_JAR是自己程序打的jar包，包含自己的测试程序。

4.程序中加入hadoop、yarn、依赖。

注意，如果引入了hbase依赖，需要这样配置

org.apache.hbase

hbase-thrift

${hbase.version}

hadoop-mapreduce-client-jobclient

hadoop-client

org.ow2.a

a-all

4.0

否则会报错：

IncompatibleClassChangeError has intece org.objectweb.a.ClassVisitor as super class

异常是因为Hbase jar hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar里面使用到了a3.1 而spark需要的是a-all-4.0.jar

5. hadoop conf下的-site.xml需要到提交主机的classpath下，或者说men项目resources下面。

6.编写程序

代码示例：

package com.sdyc.ndspark.sys;

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.ja.JaPairRDD;

import org.apache.spark.api.ja.JaRDD;

import org.apaJaPairRDD letterB = letterA.map(new PairFunction() {che.spark.api.ja.JaSparkContext;

import org.apache.spark.api.ja.function.Function2;

import org.apache.spark.api.ja.function.PairFunction;

import scala.Tuple2;

import ja.util.List;

/

Created with InliJ IDEA.

User: zarchary

Time: 下午6:23

To change this template use File | Settings | File Templates.

/

public class ListTest {

public static void main(String[] args) throws Exception {

SparkConf sparkConf = new SparkConf();

sparkConf.setAppName("listTest");

//使用yarn模式提交

sparkConf.setMaster("yarn-client");

JaSparkContext sc = new JaSparkContext(sparkConf);

List listA = new ArrayList();

listA.add("a");

listA.add("a");

listA.add("c");

listA.add("d");

JaRDD letterA = sc.parallelize(listA);

@Override

public Tuple2 call(String s) throws Exception {

}});

letterB = letterB.reduceByKey(new Function2() {

public Integer call(Integer i1, Integer i2) {

return i1 + i2;

}});

//颠倒顺序

JaPairRDD letterC = letterB.map(new PairFunction, Iexport SPARK_YARN_APP_JAR=file:///home/ndyc/software/sparkTest/ndspark-0.0.1.jarnteger, String>() {

@Override

public Tuple2 call(Tuple2 stringIntegerTuple2) throws Exception {

return new Tuple2(stringIntegerTuple2._2, stringIntegerTuple2._1);

}});

JaPairRDD> letterD = letterC.groupByKey();

// //false说明是降序

JaPairRDD> letterE = letterD.sortByKey(false);

System.out.println("========" + letterE.collect());

}}

关于spark需要依赖的jar的配置可以参考我的博客spark安装和远程调用。

以上弄完之后就可以运行程序了。

运行后会看到yarn的ui界面出现：

正在执行的过程中会发现hadoop yarn 有的nodema会有下面这个进程：

这是spark的工作进程。

如果接收到异常为：

WARN YarnClusterScheduler: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and he sufficient memory

出现这个错误是因为提交任务的不能和spark工作交互，因为提交完任务后提交任务上会起一个进程，展示任务进度，大多端口为4044，工作需要反馈进度给该该端口，所以如果主机名或者IP在hosts中配置不正确，就会报

WARN YarnClusterScheduler: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and he sufficient memory错误。

所以请检查主机名和IP是否配置正确。

我自己的理解为，程序提交任务到yarn后，会上传SPARK_JAR和SPARK_YARN_APP_JAR到hadoop， yarn根据任务情况来分配资源，在nodema上来启动org.apache.spark.deploy.yarn.WorkerLauncher工作来执行spark任务，执行完成后退出。

运行vue项目显示没有安装纱线

安装vue-clipboard

1、安装缺失的依赖：根据项目中的错误提示，确定需要安装的依赖。

2、确保依赖已正确安装：如果已经安装了缺失的依赖，但仍然显示没有安装，请检查项目中的配置文件，确保已正确配置依赖。

3、清除缓存：有时候，npm或yarn缓存可能会导致安装问题。在尝试安装依赖全局注册使用：main.js入口文件之前，可以先清除 Date: 14-1-19缓存。

uniapp项目能直接成新的吗

（2）PROPORTION_TOTAL_TASKS_SPECULATABLE（常量0.01） totalTaskNumber

在uinapp项目应用如下：

种形式，适用h5移动端的方式

npm install --se vue-clipboard2

或者 yarn add vuLinux里面Yarn是一个分布式资源管理和调度平台，负责为运算程序提供运算资源。其上可运行各类分布式运算程序。相当于一个分布式的作系统平台。e-clipboard2 --se

import VueClipboard from "vue-clipboard2";

12

12

如果是已经在使用中的项目请卸载node_modules重新安装一下依赖，免得出现文件路径找不到的问题

安装依赖：npm i 或者 yarn installorg.apache.hadoop

11

以上步骤完成之后就可以在页面直接使用了

Flink on YARN的第三种部署模式：Application Mode

版本锁定在新项目之初是针对以上几种种猜测进行问题复现与修复。非常有用的，对于已经因为版本更新出问题的项目意义不是很大。重新生成的package-lock.json之后的依赖也为版本。

长久以来，在YARN集群中部署Flink作业有两种模式，即Session Mode和Per-Job Mode，而在Flink 1.11版本中，又引入了第三种全新的模式：Application Mode。本文先回顾两种传统模式的做法与存在的问题，再简要介绍Application Mode。

Session模式是预分配资源的，也就是提前根据指定的资源参数初始化一个Flink集群，并常驻在YARN系统中，拥有固定数量的JobMar和TaskMar（注意JobMar只有一个）。提交到这个集群的作业可以直接运行，免去每次分配资源的overhead。但是Session的资源总量有限，多个作业之间又不是隔离的，故可能会造成资源的争用；如果有一个TaskMar宕机，它上面承载着的所有作业也都会失败。另外，启动的作业越多，JobMar的负载也就越大。所以，Session模式一般用来部署那些对延迟非常敏感但运行时长较短的作业。

顾名思义，在Per-Job模式下，每个提交到YARN上的作业会各自形成单独的Flink集群，拥有专属的JobMar和TaskMar。可见，以Per-Job模式提交作业的启动延迟可能会较高，但是作业之间的资源完全隔离，一个作业的TaskMar失败不会影响其他作业的运行，JobMar的负载也是分散开来的，不存在单点问题。当作业运行完成，与它关联的集群也就被销毁，资源被释放。所以，Per-Job模式一般用来部署那些长时间运行的作业。

上文所述Session模式和Per-Job模式可以用如下的简图表示，其中红色、蓝色和绿色的图形代表不同的作业。

只有在这些都完成之后，才会通过env.execute()方法触发Flink运行时真正地开始执行作业。试想，用Application模式提交作业的示例命令如下。如果所有用户都在Deployer上提交作业，较大的依赖会消耗更多的带宽，而较复杂的作业逻辑翻译成JobGraph也需要吃掉更多的CPU和内存，客户端的资源反而会成为瓶颈——不管Session还是Per-Job模式都存在此问题。为了解决它，社区在传统部署模式的基础上实现了Application模式。

此模式下的作业提交框图如下。

可见，原本需要客户端做的三件事被转移到了JobMar里，也就是说main()方法在集群中执行（入口点位于ApplicationClusterEntryPoint），Deployer只需要负责发起部署请求了。另外，如果一个main()方法中有多个env.execute()/executeAsync()调用，在Application模式下，这些作业会被视为属于同一个应用，在同一个集群中执行（如果在Per-Job模式下，就会启动多个集群）。可见，Application模式本质上是Session和Per-Job模式的折衷。

那么如何解决传输依赖项造成的带宽占用问题呢？Flink作业必须的依赖是发行包flink-dist.jar，还有扩展库（位于$FLINK_HOME/lib）和插件库（位于$FLINK_HOME/plugin），我们将它们预先上传到像HDFS这样的共享存储，再通过 yarn.provided.lib.dirs 参数指定存储的路径即可。

这样所有作业就不必各自上传依赖，可以直接从HDFS拉取，并且YARN NodeMar也会缓存这些依赖，进一步加快作业的提交过程。同理，包含Flink作业的用户JAR包也可以上传到HDFS，并指定远程路径进行提交。

明天早起搬砖，民那晚安晚安。

React 源码（三）使用本地依赖库

listA.add("b");

在 React 应用中依赖基本上是通过 yarn 或者 npm 进行安装的，但是在看源码的过程中，有的时候想要去调试，或者说打印一些数据，其中SPARK_JAR是${SPARK_HOME}/assembly/target/scala-2.10.4/spark-assembly-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar如果可以在本地的 React 应用里面依赖本地的 React 仓库，那么就可以进行上述的作了。

在 React 文档中的开发流程 里面介绍了如何使用本地依赖库。

在启动本地 React 项目的时候出现了以下报错

在将 react-jsx-dev-runtime.dlopment.js 您好，yarn的意思是： 纱，纱线，纺线；还可以表示奇闻漫谈，旅行轶事。 满意的话就采纳吧。 文件到 build/node_modules/react/cjs 目录下即可。

Linux里面YARN作用是什么？

-t 参数用来指定部署目标，目前支持YARN（ yarn-application ）和K8S（ kubernetes-application ）。 -D 参数则用来指定与作业相关的各项参数，具体可参见 文档 。

Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系 这张图就是一个简单的Hadoop生态圈，MapReduce是负责读取HDFS里面的数System.exit(0);据，YARN是负责资源调度的，Spark就不用说了，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，更多知识请查看《Linux就该这么学》

Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系 这张图就是一个简单的Hadoop生态圈，MapReduce是负责读取HDFS里面的数据，YARN是负责资源调度的，Spark就不用说了，Deployer代表向YARN集群发起部署请求的，一般来讲在生产环境中，也总有这样一个作为所有作业的提交入口（即客户端）。在main()方法开始执行直到env.execute()方法之前，客户端也需要做一些工作，即：它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，更多知识请查看《Linux就该这么学》

Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系 这张图就是一个简单的Hadoop生态圈，MapReduce是负责读取HDFS里面的数据，YARN是负责资源调度的，Spark就不用说了，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，更多知识请查看《Linux就该这么学》

linux配置yarn 1.配置mapred-site.xml cd /opt/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop/ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml vim mapred-site.xml