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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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：

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/examples/streaming/WindowJoin.jar 用户在用该命令提交任务前需要先用yarn-session启动Flink集群。 以yarn-cluster模式运行作业的一个示例如下： bin/flink run -m yarn-cluster ../examples/streaming/WindowJoin

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点

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手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下： 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job

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enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行。 yarn-client模式： java/scala版本

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定公网才能保证作业正常运行。 sqoop实例一般分布在Master节点，但作业真正运行在分析节点，因此创建数据库连接，是和Master节点通信，作业是通过Yarn任务分发到分析节点执行。 检查Sqoop实例安装目录下是否放置数据库驱动jar包，并保证jar包路径正确，文件权限及属

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创建IAM用户并授权使用 MRS 。 步骤一：创建MRS集群 进入购买MRS集群页面。 在服务列表中搜索“ MapReduce服务 MRS”，进入MRS服务管理控制台。 单击“购买集群”，进入“购买集群”页面，选择“快速购买”页签。 根据实际业务规划情况填写集群配置信息（本示例为快速创建按需计费的MRS

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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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/tmp/hadoop-yarn/staging 固定目录 保存AM运行作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性 否 任务运行异常 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate 固定目录 所有任务运行完成后，临时存放/tmp

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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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调测HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点

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HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点

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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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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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引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F

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查看HDFS应用调测结果 操作场景 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 操作步骤 查看运行结果获取应用运行情况 HdfsMain Linux样例程序安全集群运行结果如下所示： [root@node-master1dekG

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${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50M

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