随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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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MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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ALM-18006 执行MapReduce任务超时（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块每30秒周期性检测MapReduce任务。任务提交后，当检测到MapReduce任务执行时间超过指定时间时，产生该告警。 该告警需要手动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 18006

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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

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN 服务器 提交MapReduce任务后，客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapR

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapR

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<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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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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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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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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0版本发布的所有补丁内容。 安装补丁的影响 安装 MRS 2.1.0.3补丁期间会重启MRS Manager，滚动重启Hive、Spark、HDFS、Yarn、Mapreduce、Presto、HBase以及相关依赖服务，重启MRS Manager服务期间会引起服务暂时不可用，滚动重启服务不断服。 MRS

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查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce >

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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

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memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB minMemory 内存自动调整下限，如果调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn.app.mapreduce.am.resource

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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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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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bUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作：登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Yarn > Reso

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