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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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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iner。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行

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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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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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使用Yarn构建 使用Yarn构建JavaScript工程。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Yarn构建”构建步骤。 参数说明如下： 参数项 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 工具版本 根据需要选择工具版本。 命令 配置Yarn命令，一般使用系统默认生成的

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yarn-service-check.log Yarn服务健康状态检查日志。 yarn-start-stop.log Yarn服务启停操作日志。 yarn-prestart.log Yarn服务启动前集群操作的记录日志。 yarn-postinstall.log Yarn服务安装后启动前的工作日志。 hadoop-commission

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创建Yarn角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员创建并设置Yarn的角色。Yarn角色可设置Yarn管理员权限以及Yarn队列资源管理。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理。具体操作可参考添加Yarn的Ranger访问权限策略。

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创建Yarn角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员创建并设置Yarn的角色。Yarn角色可设置Yarn管理员权限以及Yarn队列资源管理。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理。对于MRS 3.x及后续版本集群，具体操作可参考

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YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（普通模式）

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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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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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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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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行修改，可是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、

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行修改，可是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、

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ALM-18021 Mapreduce服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Mapreduce服务状态。当检测到Mapreduce服务不可用时产生该告警。 Mapreduce服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18021 紧急 是 告警参数

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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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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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log MR实例主备状态检查日志。 yarn-start-stop.log MR服务启停操作日志。 yarn-prestart.log MR服务启动前集群操作的记录日志。 yarn-postinstall.log MR服务安装后启动前的工作日志。 yarn-cleanup.log MR服务卸载时候的清理日志。

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log MR实例主备状态检查日志。 yarn-start-stop.log MR服务启停操作日志。 yarn-prestart.log MR服务启动前集群操作的记录日志。 yarn-postinstall.log MR服务安装后启动前的工作日志。 yarn-cleanup.log MR服务卸载时候的清理日志。

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