日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kb和yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时，任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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Join.jar 用户在用该命令提交任务前需要先用yarn-session启动Flink集群。 以单机模式运行作业的一个示例如下： bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 examples/streaming/WindowJoin.jar 通过参数-m

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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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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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/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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/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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t010”目录： kafka-clients-xxx.jar kafka_2.12-xxx.jar spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar spark-token-provider-kafka-0-10_2

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t010”目录： kafka-clients-xxx.jar kafka_2.12-xxx.jar spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar spark-token-provider-kafka-0-10_2

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Yarn常见问题 任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列

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Yarn常见问题 任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 在ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列

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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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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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重启期间无法运行HiveSQL。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 HiveServer滚动重启时，若仍有客户端连接到滚动重启的HiveServer上，客户端正在运行的任务将失败。 HiveServer滚动重启时，将等待客户端连接断开，最长等待30分钟。 Mapreduce 直接重启

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重启期间无法运行HiveSQL。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 HiveServer滚动重启时，若仍有客户端连接到滚动重启的HiveServer上，客户端正在运行的任务将失败。 HiveServer滚动重启时，将等待客户端连接断开，最长等待30分钟。 Mapreduce 直接重启

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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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1/spark/jars/streamingClient”目录： kafka-clients-0.8.2.1.jar kafka_2.10-0.8.2.1.jar spark-streaming-kafka_2.10-1.5.1.jar 由于$SPARK_HOME/lib/streamingClient/*默认没

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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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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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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在S

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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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