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，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1 执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE

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Manager的管理员。 此外还具有以下权限： 具有HDFS、ZooKeeper普通用户的权限。 具有提交、查询Mapreduce、YARN任务的权限，以及YARN队列管理权限和访问YARN WebUI的权限。 Storm中，具有提交、查询、激活、去激活、重分配、删除拓扑的权限，可以操作所有拓扑。

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Manager的管理员。 此外还具有以下权限： 具有HDFS、ZooKeeper普通用户的权限。 具有提交、查询Mapreduce、YARN任务的权限，以及YARN队列管理权限和访问YARN WebUI的权限。 Storm中，具有提交、查询、激活、去激活、重分配、删除拓扑的权限，可以操作所有拓扑。

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/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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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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命令中使用的jar包请根据集群中对应路径下的实际版本修改。 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample

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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，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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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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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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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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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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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。 根据表1，对如下参数进行设置。 表1 AM作业保留相关参数 参数 说明 默认值 yarn.app.mapreduce.am.work-preserve 是否开启AM作业保留特性。 false yarn.app.mapreduce

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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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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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