准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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list的值直接引用Yarn中对应配置项的值，因此需要修改Yarn中对应配置项的值并重启Yarn和MapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120

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list的值直接引用Yarn中对应配置项的值，因此需要修改Yarn中对应配置项的值并重启Yarn和MapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HDFS客户端。

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Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 用户问题 集群的磁盘使用率很高。 问题现象 Manager管理页面下主机管理显示磁盘使用率过高。 Yarn WebUI界面上显示只有少量任务在运行。 登录到集群的Master节点执行hdfs dfs -du -h / 命令发现如下文件占用大量磁盘空间。

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日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kb和yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时，任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts”，该参数中-Xmx值建议为0.8*“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” 参考规格：

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参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入表1中参数名称，修改并保存配置。然后在Yarn服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用，且MapReduce应用必须进行相应的日

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xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts”，该参数中-Xmx值建议为0.8*“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” 参考规格：

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它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YARN的Client和Appli

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Yarn常见问题 任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 在ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列

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Yarn常见问题 任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*

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hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下： 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job

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手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下： 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job

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