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配置场景 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的YARN,而是要基于其提交时的版本。这是一个具有挑战性的问题。一般情况下,应用程序(例如MapReduce、Hive、Tez等)需要进行完整的本地安装,将库安装至所有的集群机器(客户端及服务器端机器)中。当集群内开始进行滚动升级或降级时,本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中,首先只会对少数NodeManager进行升级,这些NodeManager会获得新版本的软件。这导致了行为的不一致,并可能发生运行时错误。 同时存在多个YARN版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本YARN及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现,因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署,且无需依赖安装中复制的静态版本。因此,可以在HDFS中存放多版本的Hadoop,并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性,用户就可以运行不同版本的MapReduce,而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群
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配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中进行如下配置。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的config目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.app-submission.cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务的配置项。当该参数的值设为“true”时,表示支持。当该参数的值设为“false”时,表示不支持。 true
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