如下配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 “yarn.nodemanager.resource.memory-mb” “mapreduce.map.memory.mb” “mapreduce.reduce.memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb

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查看调测结果 操作场景 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。

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命令中使用的jar包请根据集群中对应路径下的实际版本修改。 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample

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如下配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 “yarn.nodemanager.resource.memory-mb” “mapreduce.map.memory.mb” “mapreduce.reduce.memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb

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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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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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YARN HA方案介绍 YARN HA原理与实现方案 YARN中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度，在Hadoop2.4版本之前，ResourceManager在YARN集群中存在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceMa

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YARN开源增强特性 任务优先级调度 在原生的YARN资源调度机制中，如果先提交的MapReduce Job长时间地占据整个Hadoop集群的资源，会使得后提交的Job一直处于等待状态，直到Running中的Job执行完并释放资源。 MRS集群提供了任务优先级调度机制。此机制允许

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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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配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath>

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化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1

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化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1

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list的值直接引用Yarn中对应配置项的值，因此需要修改Yarn中对应配置项的值并重启Yarn和MapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120

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interval”设置成较大的值，或者不对参数进行设置。查看MapReduce任务是否能成功执行。 是，执行2.e。 否，执行2.b。 检查Yarn服务状态。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 在告警列表中，查看是否有“ALM-18000 Yarn服务不可用”产生。 是，执行2.c。 否，执行3。

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hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*

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hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*

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用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job.priority”，使用命令行接口或API接口设置任务优先级。 命令行接口。 提交任务时，添加“-Dmapreduce.job.p

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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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