MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    yarn mapreduce 区别 更多内容
  • 手动配置Yarn任务优先级

    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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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    S/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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  • Superior调度模式下,单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败

    致application因为task失败达到最大attempt次数(MapReduce默认4次)而失败。 规避手段: 在“客户端安装路径/Yarn/config/yarn-site.xml”文件中修改“yarn.resourcemanager.am-scheduling.node

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    IDEA中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。 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。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

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  • 【Yarn WebUI】无法访问Yarn WebUI

    Yarn WebUI】无法访问Yarn WebUI 问题现象 集群扩容到300节点后,无法访问Yarn WebUI界面。 原因分析 可能是由于集群节点较多时,NodeManager数据增加,但是未修改实例的内存,导致ResourceManager进程的垃圾回收时间过长,影响Re

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  • ALM-23001 Loader服务不可用(2.x及以前版本)

    是,处理完毕。 否,执行4.a。 检查MapReduce服务状态。 登录 MRS 集群详情页面,选择“组件管理”。 选择“Mapreduce”查看Mapreduce的健康状态是否正常。 是,执行5.a。 否,执行4.c。 单击“更多 > 重启服务”重新启动Mapreduce服务。重启完成后在告警列表中,查看“ALM-23001

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  • MapReduce

    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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  • MapReduce任务长时间无进展

    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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  • MapReduce任务长时间无进展

    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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  • Hue与其他组件的关系

    时把执行通过浏览器呈现给用户。 Yarn/MapReduce MapReduce提供REST与Hue交互,用于查询Yarn作业信息。 进入Hue页面,输入筛选条件参数,UI将参数发送到后台,Hue通过调用MapReduce(MR1/MR2-YARN)提供的REST接口,获取任务运

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、YarnMapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • Yarn用户权限管理

    Yarn用户权限管理 创建Yarn角色 父主题: 使用Yarn

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  • Yarn运维管理

    Yarn运维管理 Yarn常用配置参数 Yarn日志介绍 配置Yarn本地化日志级别 检测Yarn内存使用情况 更改NodeManager的存储目录 父主题: 使用Yarn

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  • Yarn常用配置参数

    表示当前队列内所有Application Master所占的最大资源百分比。 每个YARN容器最多分配核数 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最多核数,默认为-1,表示取值范围内不限制。 每个YARN容器最大分配内存(MB) 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最大内存,默认为-1,表示取值范围内不限制。

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  • Yarn常用配置参数

    表示当前队列内所有Application Master所占的最大资源百分比。 每个YARN容器最多分配核数 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最多核数,默认为-1,表示取值范围内不限制。 每个YARN容器最大分配内存(MB) 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最大内存,默认为-1,表示取值范围内不限制。

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  • Yarn用户权限管理

    Yarn用户权限管理 创建Yarn角色 父主题: 使用Yarn

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  • YARN HA方案介绍

    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

    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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  • ALM-18020 Yarn任务执行超时

    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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  • YARN Java API接口介绍

    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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