在 YARN 上启动的 h2o 不起作用

h2o starting on YARN not working

当我在 cdh 集群上启动 H2o 时,出现以下错误。我从他的网站下载了所有内容并按照教程进行操作。我 运行 的命令是

hadoop jar h2odriver.jar -nodes 2 -mapperXmx 1g -output hdfsOutputDirName  

表示容器没有被使用。目前尚不清楚这些将在 hadoop 上进行哪些设置。我已经给了所有设置内存。内存的 0.0 没有意义,为什么容器不使用内存。现在集群甚至运行了吗?

----- YARN cluster metrics -----
Number of YARN worker nodes: 3

----- Nodes -----
Node: http://data-node-3:8042 Rack: /default, RUNNING, 1 containers used, 1.0 / 6.0 GB used, 1 / 4 vcores used
Node: http://data-node-1:8042 Rack: /default, RUNNING, 0 containers used, 0.0 / 6.0 GB used, 0 / 4 vcores used
Node: http://data-node-2:8042 Rack: /default, RUNNING, 0 containers used, 0.0 / 6.0 GB used, 0 / 4 vcores used

----- Queues -----
Queue name:            root.default
    Queue state:       RUNNING
    Current capacity:  0.00
    Capacity:          0.00
    Maximum capacity:  -1.00
    Application count: 0

Queue 'root.default' approximate utilization: 0.0 / 0.0 GB used, 0 / 0 vcores used

----------------------------------------------------------------------

WARNING: Job memory request (2.2 GB) exceeds queue available memory capacity (0.0 GB)
WARNING: Job virtual cores request (2) exceeds queue available virtual cores capacity (0)

----------------------------------------------------------------------

For YARN users, logs command is 'yarn logs -applicationId application_1462681033282_0008'

您应该设置您的默认队列,以便为 运行 2nodes 集群提供可用资源。

查看警告:

  1. WARNING: Job memory request (2.2 GB) exceeds queue available memory capacity (0.0 GB)

    • 您要求每个节点 1GB(+开销)但 YARN 队列中没有可用资源
  2. WARNING: Job virtual cores request (2) exceeds queue available virtual cores capacity (0)

    • 您要求 2 个虚拟核心,但默认队列中没有可用核心

请查看 YARN 文档 - 例如容量调度程序和最大可用资源的设置: https://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html

我在 Cloudera Manager 纱线配置中做了以下更改

Setting                                     Value
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores    8 
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores        4
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores        4
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb        16 GB