关闭yarn的命令
时间: 2025-03-21 13:14:03 浏览: 41
### 如何停止或关闭 YARN 命令
在 Hadoop 生态系统中,YARN 是一种分布式资源管理框架,用于管理和调度集群中的计算资源。如果需要停止或关闭 YARN 的相关服务,可以通过以下方式完成。
#### 使用 `stop-yarn.sh` 脚本
最简单的方式是通过 Hadoop 提供的标准脚本来停止 YARN 服务。该脚本位于 `$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh` 或者 `$HADOOP_YARN_HOME/sbin/stop-yarn.sh` 文件夹下。运行此脚本可以优雅地终止所有的 YARN 守护进程[^1]。
```bash
$ $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
```
上述命令会依次停止 ResourceManager 和 NodeManager 进程,并释放它们占用的资源。
#### 手动杀死 YARN 进程
如果标准脚本未能正常工作或者某些特定场景下需要手动干预,则可以通过以下方法找到并杀掉对应的 YARN 进程:
1. **查看当前正在运行的 YARN 进程**
可以使用 `jps` 工具来识别 ResourceManager 和 NodeManager 的 PID(进程 ID)。
```bash
$ jps
```
输出可能类似于:
```
12345 ResourceManager
12346 NodeManager
```
2. **强制终止指定的进程**
如果确认不再需要这些服务,可以直接使用 `kill` 命令结束对应的服务进程。
```bash
$ kill -9 12345 # 终止 ResourceManager
$ kill -9 12346 # 终止 NodeManager
```
需要注意的是,在生产环境中不建议频繁使用 `-9` 参数强行终止进程,因为这可能导致数据丢失或其他不可预期的行为[^2]。
#### 关闭 Hive Session 后 RemoteDriver 未被清理的原因分析
当提到 HiveSession 已经关闭但 RemoteDriver 尚未关闭的情况时,通常是因为驱动程序仍然保持活动状态等待进一步指令或是存在某种异常状况阻止了它的正常退出过程。具体原因可能是由于客户端与服务器之间的通信中断、超时设置不当或者是内部逻辑错误所致。
对于此类问题,除了检查网络连通性和配置参数外,还应审查应用代码是否存在潜在漏洞以及是否遵循最佳实践处理连接生命周期管理等问题。
#### Windows 下提交 Flink 到 YARN 遇到的问题解决办法
针对在 Windows 平台上尝试向 YARN 提交 Flink 应用却遭遇 “找不到或无法加载主类 org.apache.flink.yarn.entrypoint.YarnJobClusterEntrypoint” 报错的现象,通常是环境变量配置缺失引起的。确保 CLASSPATH 包含所有必要的 JAR 文件路径;另外也要验证 flink-dist*.jar 是否存在于 %FLINK_HOME%/lib 目录下[^3]。
最后值得注意的一点是在跨平台开发调试期间最好统一操作系统类型以便减少兼容性障碍带来的麻烦。
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### 数据集成工具 DataX 在 YARN 上的应用扩展
为了提升企业级大数据迁移效率,许多团队会选择基于 Apache DataX 构建自己的 ETL 解决方案并将之部署至云端容器化架构之上如 Kubernetes 或者传统批处理队列管理系统比如 YARN 来增强并发性能表现。下面给出一段简单的 Java API 实现案例展示怎样利用 Spring Boot 框架封装后的 RESTful 接口发起一次完整的作业请求流程[^4]:
```java
@RestController
@RequestMapping("/datax")
public class DataXController {
@PostMapping("/submit")
public ResponseEntity<String> submitDataXTask(@RequestBody Map<String, Object> taskConfig) {
try {
String dataxJsonPath = saveToJsonFile(taskConfig);
ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(
"hadoop", "jar", "/path/to/datax.jar", "org.apache.hadoop.examples.DataXRunner", dataxJsonPath);
Process process = pb.start();
int exitCode = process.waitFor();
if (exitCode != 0) {
throw new RuntimeException("Failed to execute DataX job.");
}
return ResponseEntity.ok("DataX Task Submitted Successfully!");
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(e.getMessage());
}
}
private static String saveToJsonFile(Map<String, Object> configMap) throws IOException {
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
File tempFile = Files.createTempFile("datax-", ".json").toFile();
objectMapper.writeValue(tempFile, configMap);
return tempFile.getAbsolutePath();
}
}
```
以上片段展示了如何构建一个 HTTP POST 请求接口接收前端传来的 JSON 格式的任务描述信息之后再调用底层 shell 命令启动实际的数据传输动作链路。
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