YARN YARN基本原理 YARN HA方案介绍 Yarn与其他组件的关系 YARN开源增强特性 父主题： 组件介绍

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为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败？ 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中的非View

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为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败？ 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中的非View

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ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

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ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

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ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

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任务总量基数，只有当应用的task总数（map端与reduce端之和）不小于该值时配置才会起作用 不能为空且大于零 taskStep 任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource

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ap数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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ap数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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任务总量基数，只有当应用的task总数（map端与reduce端之和）不小于该值时配置才会起作用 不能为空且大于零 taskStep 任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource

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ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

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而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 Yarn和ZooKeeper的关系 ZooKeeper与Yarn的关系如图3所示。 图3 ZooKeeper与Yarn的关系 在系统启动时，ResourceMa

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购买 MRS 集群时，找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 问： 购买MRS集群时，为什么找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件？ 答： HDFS、Yarn和MapReduce组件包含在Hadoop组件中，当购买MRS集群时无法看到HDFS、Yarn和MapReduce组件，勾

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remote-app-log-dir-suffix”参数还需要在YARN的客户端进行配置，且在ResourceManager、NodeManager和JobHistory节点的配置与在YARN的客户端的配置必须一致。 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志文件滚

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使用Yarn 集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 MapReduce任务异常，临时文件未删除 Yarn客户端的端口信息错误导致提交任务后报错connection

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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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t/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题

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使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题

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ger是一个全新的资源管理系统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。此外，TezUI依赖Yarn提供的TimelineServer实现Tez任务运行过程呈现。 父主题： 组件介绍

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t/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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