nodemanager
时间: 2023-08-27 09:04:50 浏览: 245
NodeManager是Apache Hadoop生态系统中的一个组件,它负责管理和监控集群中的各个节点(即计算机)。NodeManager在每个节点上运行,并负责启动、停止和监控该节点上的容器。它与资源管理器(ResourceManager)紧密合作,以实现集群资源的分配和任务的执行。
NodeManager的主要功能包括:
1. 资源管理:NodeManager将节点上的资源报告给ResourceManager,以便ResourceManager进行全局资源管理和调度。它还接收来自ResourceManager的资源请求,分配资源给相应的容器。
2. 容器管理:NodeManager负责启动和停止容器。当ResourceManager分配一定数量的资源给某个应用程序时,NodeManager会创建一个容器,并在其中启动相应的任务。
3. 安全性:NodeManager通过与Hadoop安全框架(如Kerberos)集成,确保集群中的节点和容器之间的安全通信。
4. 日志和监控:NodeManager负责收集和管理节点上容器的日志。它还提供了一些监控指标,如CPU使用率、内存使用率等,以便管理员进行性能监控和故障排除。
总之,NodeManager是Hadoop集群中负责管理和监控节点的关键组件之一,它与ResourceManager协作,保集群资源的高效利用和任务的顺利执行。
相关问题
weblogic nodemanager
WebLogic Node Manager是WebLogic Server的一个组件,它可以管理WebLogic Server实例的启动、停止和重启。Node Manager可以在本地或远程计算机上运行,它通过与WebLogic Server实例通信来控制它们的行为。Node Manager可以提高WebLogic Server的可用性和可靠性,因为它可以自动重启WebLogic Server实例,以确保它们始终处于运行状态。
nodemanager启动
### 启动 Hadoop NodeManager 服务的方法
当遇到 `NodeManager` 无法启动的情况时,通常是因为配置文件中的资源分配设置不满足最低需求。具体来说,在 YARN 的资源配置中,如果节点上的可用内存或 CPU 资源低于设定的最小值,则会触发错误并阻止 `NodeManager` 正常运行。
为了成功启动 `NodeManager` ,需要调整两个主要参数:
- **内存大小**:通过修改 `yarn-site.xml` 文件内的 `<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>` 属性来增加允许的最大内存量[^4]。
```xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value><!-- 增加此数值 -->
</property>
```
- **CPU核心数**:同样地,对于虚拟机环境而言,默认情况下可能只分配了一个 vCore 给 VM 使用,这可能导致不足。因此也需要适当提高 `<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>` 参数值。
```xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>2</value><!-- 提升到至少2个vCores以上 -->
</property>
```
完成上述更改之后,保存文件,并重启整个 HDFS 和 YARN 服务以使新配置生效。可以通过命令行工具执行如下操作来停止现有进程再重新启动它们:
```bash
$ stop-dfs.sh && start-dfs.sh
$ mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver ; mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
$ yarn-daemons.sh stop resourcemanager ; yarn-daemons.sh start resourcemanager
$ yarn-daemons.sh stop nodemanager ; yarn-daemons.sh start nodemanager
```
此外,确保主机名解析正确无误非常重要,因为错误的主机名称可能会引起通信失败从而影响 `NodeManager` 的正常工作。可以在 `/etc/hosts` 中添加一条记录指向当前机器的实际 IP 地址和主机名[^1]。
最后值得注意的是,除了这些基本措施外,还应该检查日志文件获取更多线索以便进一步诊断潜在的问题所在。查看位于 `${HADOOP_LOG_DIR}` 下面的日志可以帮助定位具体的故障原因。
阅读全文
相关推荐















