大任务的AM调优
操作场景
任务场景：运行的一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有跑成功。经过查询，发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。
此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。
操作步骤
通过调大如下的参数来进行AM调优。
参数入口：
在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。
参数 |
描述 |
默认值 |
|---|---|---|
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb |
该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB |
1536 |
yarn.app.mapreduce.am.command-opts |
传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。 |
MRS 3.x之前版本：-Xmx1024m -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -verbose:gc MRS 3.x及之后版本：-Xmx1024m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -verbose:gc -Djava.security.krb5.conf=${KRB5_CONFIG} -Dhadoop.home.dir=${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_HD_xxx/install/FusionInsight-Hadoop-xxx/hadoop |
