ip_address 否 String 端口IP地址 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 port Port object 端口对象。 表6 Port 参数 参数类型 描述 id String 端口唯一标识 name String 端口名称 取值：默认为空，最大长度不超过255

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使用说明：不支持更新，只允许用户在创建虚拟IP端口时，为虚拟IP端口设置device_owner为neutron:VIP_PORT，当端口的该字段不为空时，仅支持该字段为neutron:VIP_PORT时的端口删除。 tenant_id String 项目ID。 status String 功能说明：端口状态，Hana硬直通虚拟机端口状态总为DOWN。

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删除端口 功能介绍 删除端口。 接口约束： 不允许删除device_owner为非空且不为neutron:VIP_PORT的端口。 不允许删除device_id为非空的端口。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI DELETE /v1/{project_id}/ports/{port_id}

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使用说明：不支持更新，只允许用户在创建虚拟IP端口时，为虚拟IP端口设置device_owner为neutron:VIP_PORT，当端口的该字段不为空时，仅支持该字段为neutron:VIP_PORT时的端口删除。 tenant_id String 项目ID。 status String 功能说明：端口状态，Hana硬直通虚拟机端口状态总为DOWN。

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"udp_srvports": "port1 port2 port3"} 端口号之间以空格间隔，最多允许指定的端口号总共为15个，端口号范围是1到65535。 【示例】 {"tcp_srvports": "80 443", "udp_srvports": "53"} 示例表示入方向目的端口为80或者4

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端口（废弃） 创建端口（废弃） 查询端口（废弃） 查询端口列表（废弃） 更新端口（废弃） 删除端口（废弃） 父主题： 历史API

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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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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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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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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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MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对

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了行为的不一致，并可能发生运行时错误。 同时存在多个YARN版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本YARN及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复

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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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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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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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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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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。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在MapReduce任务运

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p/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-web-proxy-3

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1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/R

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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，若调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn.app.mapreduce.am.resource

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