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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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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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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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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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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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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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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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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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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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND可以为：

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YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（安全模式）

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YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（安全模式）

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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND内容请参考表1。

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LISTEN查看进程是否启动，如果可以查到结果说明进程启动成功。 为各组件添加或修改配置项，配置项的值与超时时间一致，单位为秒。 HDFS/MapReduce/Yarn：添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs Spark：修改配置spark.session

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