MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。

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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，获取任务运行的状态，起始结束时间、运行日志等信息。

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MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。 其中MapReduce/Spark/H

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qop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=hive/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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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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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.8" >> /opt/hadoop-2.10.x/etc/hadoop/hadoop-env.sh 验证安装。 hadoop version 回显信息如下所示表示Hadoop安装成功。 Hadoop 2.10.x Subversion https://github

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通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：

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通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：

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终止呼叫场景API 典型场景 SP通过请求响应或者呼叫状态和话单通知API获取到sessionid后，若需要终止呼叫，可调用“终止呼叫场景API”。 接口功能 开发者在开发应用时，通过调用终止呼叫场景API，可以实现终止呼叫的功能。 如果业务已经执行完毕，终止呼叫API会返回失败。

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xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。 大任务下MapReduce任务运行失败，请参考MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常进行处理。 BulkLoad支持的数据源格式为带分隔符的文本文件。

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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对系统的影响 大量应用任务被强制终止。 可能原因 人为强制终止大量任务。 系统出于某种错误终止任务。 处理步骤 检查告警详情。 在 FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”，打开告警页面。 查看“Yarn被终止的任务数超过阈值”告警详情中的

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/usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar /usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud.jar 在HDFS集群中增加配置项

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引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/Fus

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在执行sqoop import命令时，会启动MapReduce任务，由于MRS Hadoop安装目下（例如“/opt/Bigdata/FusionInsight_HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib”）自带了PgSQL驱动包“gsjdbc4-*

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/tmp/hadoop-yarn/staging 固定目录 保存AM运行作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性 否 任务运行异常 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate 固定目录 所有任务运行完成后，临时存放/tmp/

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主组为hadoop hdfs/hadoop.<系统 域名 > 主组为hadoop mapred 主组为hadoop mapred/hadoop.<系统域名> 主组为hadoop mr_zk 主组为hadoop mr_zk/hadoop.<系统域名> 主组为hadoop hue 主组为supergroup

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<outputPath>命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。 mapreduce-examples-1.0.jar适用于MRS 1.x版本。 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。 运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 针对开启K

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