ontainers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍

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MRS 3.1.0.0.1 建议重启集群，如果重启组件，请按照组件的顺序依次重启，涉及的组件有： DBService、HDFS、Yarn、MapReduce、Ranger、Hive、Spark2x、HBase、Kudu、Presto、Impala、Flink、Flume、Hue、m

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用户需要具备Oozie的普通用户权限，HDFS访问权限，Hive表读写权限，HBase读写权限以及Yarn的队列提交权限。 已在Linux环境中安装了完整的集群客户端。 获取Oozie 服务器 URL（任意节点），这个URL将是客户端提交流程任务的目标地址。 URL格式为：https://Oozie节点业务I

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用户需要具备Oozie的普通用户权限，HDFS访问权限，Hive表读写权限，HBase读写权限以及Yarn的队列提交权限。 已在Linux环境中安装了完整的集群客户端。 获取Oozie服务器URL（任意节点），这个URL将是客户端提交流程任务的目标地址。 URL格式为：https://Oozie节点业务I

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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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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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Privileges”。 在指定表的“权限”列，勾选“Delete”和“Insert”。 设置提交Hql命令到Yarn执行的权限 部分业务需求使用的Hql命令将转化为MapReduce任务并提交到Yarn中执行，需要设置Yarn权限。例如运行的HQL使用了insert，count，distinct，group

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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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参数 描述 默认值 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。

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模式下默认需要配置Yarn和HBase权限。 在普通模式下，Yarn和HBase的权限管理默认是关闭的，即任何用户都有权限，因此普通模式下默认不需要配置Yarn和HBase权限。如果用户修改了YARN或者HBase的配置来开启权限管理，则修改后也需要配置Yarn和HBase权限。

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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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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，在搜索框中输入表1中参数名称，修改并保存配置。然后在Yarn服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 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

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ontainers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍

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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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参数 描述 默认值 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。

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执行如下命令在Yarn上提交单个作业。 flink run -m yarn-cluster /opt/hadoopclient/Flink/flink/examples/streaming/WordCount.jar 作业提交成功后，客户端界面显示如下。 图2 在Yarn上提交作业成功

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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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