描述 默认值 yarn.resourcemanager.am.max-attempts ApplicationMaster重试次数，增加重试次数，可以防止资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster

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配置AM作业自动保留 配置场景 在YARN中，ApplicationMaster(AM)与Container类似，都运行在NodeManager(NM)上（本文中忽略未管理的AM）。AM可能由于多种原因崩溃、退出或关闭。如果AM停止运行，ResourceManager(RM)会关

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描述 默认值 yarn.resourcemanager.am.max-attempts ApplicationMaster重试次数，增加重试次数，可以防止资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster

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配置AM作业自动保留 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 在YARN中，ApplicationMaster(AM)与Container类似，都运行在NodeManager(NM)上（本文中忽略未管理的AM）。AM可能由于多种原因崩溃、退出或关闭。如果AM停止运行

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配置”，选择“全部配置”，在搜索框中输入参数名称“mapreduce.job.am.memory.policy”。 配置说明： 配置项的默认值为空，此时不会启动自动调整的策略，ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置项的影响。 配置参

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配置”，选择“全部配置”，在搜索框中输入参数名称“mapreduce.job.am.memory.policy”。 配置说明： 配置项的默认值为空，此时不会启动自动调整的策略，ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置项的影响。 配置参

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MapReduce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

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MapReduce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

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3/1.5 60 2 3 32 am7.2xlarge.8 8 64 4/2.5 100 4 4 64 am7.3xlarge.8 12 96 6/4 150 4 6 96 am7.4xlarge.8 16 128 8/5 200 8 8 128 am7.6xlarge.8 24 192

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PU核数 Used Application Master Resources: 已使用的AM资源 Max Application Master Resources: 队列中最大可供使用的AM资源 通过对比基本就能确定是哪个资源不足导致yarn任务执行异常。 解决方案 扩充队列资源，或者停止其他yarn任务释放资源。

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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM

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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM

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Manager进行通信，申请启动Application Master（以下简称AM）的Container，并启动AM。等所有的Yarn的Node Manager将HDFS上的Jar包、配置文件下载后，则表示AM启动成功。 AM在启动的过程中会和Yarn的RM进行交互，向RM申请需要的Task

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动态修改系统语言 功能介绍 通过am命令行动态修改系统语言环境。 使用方法 adb shell am update-config --locale + 语言标签列表。 约束 各国语言标签。 参考语言标签列表，见源码 /aosp/frameworks/base/core/res/r

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Flink的JobManager与Yarn的Application Master（简称AM）是在同一个进程下。Yarn的ResourceManager对AM有监控，当AM异常时，Yarn会将AM重新启动，启动后，所有JobManager的元数据从HDFS恢复。但恢复期间，旧的业务

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行状态；另一方面，它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。

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Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制，因此在off heap时，内存可能会超出此限制。您需配置参数“spark.yarn.am.memoryOverhead”以增加memory。 父主题： CarbonData常见问题

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a1out_size bigint disk cache中a1out队列保存的数据的总大小（kbytes）。 am_size bigint disk cache中am队列保存的数据的总大小（kbytes）。 a1in_fill_rate numeric(5,2) disk cache中a1in队列的填充率。

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information”。 可能原因 由于MRS服务的AM资源不足导致。 解决方案 登录MRS服务的管理面。 进入 FusionInsight Manager后，选择“租户资源”页签。 单击左侧“动态资源计划”进入动态资源计划页面。 图1 修改AM资源 选择“队列配置”。 单击需要修改的租户

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能。 未配置，即为false。 Driver、Executor、AM进程的JVM参数如表2所示。在Spark客户端的配置文件“spark-defaults.conf”中进行配置。Driver、Executor、AM进程的日志级别在对应的JVM参数中的“-Dlog4j.config

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能。 未配置，即为false。 Driver、Executor、AM进程的JVM参数如表2所示。在Spark客户端的配置文件“spark-defaults.conf”中进行配置。Driver、Executor、AM进程的日志级别在对应的JVM参数中的“-Dlog4j.config

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