日志已被清理（spark的JobHistory默认存放7天的eventLog，配置项为spark.history.fs.cleaner.maxAge；MapReduce默认存放15天的任务日志，配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms）。 如果Yarn页面上

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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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是 String 作业类型: MapReduce SparkSubmit SparkPython：该类型作业将转换为SparkSubmit类型提交， MRS 控制台界面的作业类型展示为SparkSubmit，通过接口查询作业列表信息时作业类型请选择SparkSubmit。 HiveScript

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compute statistics语句相同，具体命令如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

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KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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compute statistics语句相同，具体命令如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

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ALM-18020 Yarn任务执行超时 告警解释 系统每15分钟周期性检测提交到Yarn上的Mapreduce和Spark应用任务（JDBC常驻任务除外），当检测到任务执行时间超过用户指定的超时时间时，产生该告警，但任务仍继续正常执行。其中，Mapreduce的客户端超时参数为“mapreduce

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/opt/Bigdata/client/Spark/spark bin/spark-submit --class com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection --master yarn-client /opt/Bigda

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YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache.org/docs/r3

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Loader JD BCS erver Spark JobHistory Spark SparkResource Spark JDB CS erver2x Spark2x JobHistory2x Spark2x SparkResource2x Spark2x MetaStore Hive

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点以及华为鲲鹏大数据等； （2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch, ZooKeeper, Flink, Redis）；

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YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3

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删除的后果 /tmp/spark2x/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x JDBCServer中metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x cli方式运行metastore

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MRS集群组件对接OBS（基于Guardian） Hive组件对接OBS Flink组件对接OBS Spark组件对接OBS Hudi组件对接OBS HetuEngine组件对接OBS HDFS组件对接OBS Yarn组件对接OBS Mapreduce组件对接OBS 父主题： 基于Guardian服务对接OBS

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是否可以删除 删除的后果 /tmp/spark/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark JDBCServer中metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark cli方式运行metastore

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0 2.0.0 Spark/Spark2x 2.2.2 2.4.5 3.1.1 3.1.1 3.1.1 Sqoop - 1.4.7 - 1.4.7 - Storm 1.2.1 - - - - Tez 0.9.1 0.9.2 0.9.2 0.9.2 0.9.2 Yarn 2.8.3 3

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配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。

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Node间的RPC通道。 客户端访问Yarn的RPC通道。 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。

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0 Hive 3.1.0 Hudi（集成在Spark2x中） 0.9.0 Hue 4.7.0 Kafka 2.11-2.4.0 KrbServer 1.18 LdapServer 2.7.0 Loader 1.99.3 Mapreduce 3.1.1 Oozie 5.1.0 Phoenix（集成在HBase中）

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YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3

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普通模式，执行5。 配置Hue。 spark2x环境配置（如果不涉及spark2x任务，可以跳过此步骤）： hdfs dfs -put /opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/

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