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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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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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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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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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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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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【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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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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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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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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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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Yarn用户权限管理 创建Yarn角色 父主题： 使用Yarn

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与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce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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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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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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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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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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