enable或mapreduce.cluster.acls.enabled设置为false时，即关闭Yarn或Mapreduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在Yarn或MapReduce上提交任务和查看任务信息，存在安全风险，请谨慎使用。 父主题： Yarn企业级能力增强

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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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15:46:03 INFO mapreduce.Job: Counters: 49 在Linux环境下执行yarn application -status <ApplicationID>，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： linux1:/opt # yarn application

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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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。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在MapReduce任务运

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/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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只包含调用用户有权查看的信息。 当yarn.acl.enable或mapreduce.cluster.acls.enabled设置为false时，即关闭Yarn或Mapreduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在Yarn或MapReduce上提交任务和查看任务信息，存在安全风险，请谨慎使用。

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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），个别机器出现软硬件故障的概率就变大了，并且会因此延长整个任务的执行时间（跑完的任务都在等出问题的机器跑结束）。推测执行通过将一个task分给多台机器跑，取先运行完的那个，会很好的解决这个问题。对于小集群，可以将这个功能关闭。

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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），个别机器出现软硬件故障的概率就变大了，并且会因此延长整个任务的执行时间（跑完的任务都在等出问题的机器跑结束）。推测执行通过将一个task分给多台机器跑，取先运行完的那个，会很好的解决这个问题。对于小集群，可以将这个功能关闭。

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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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ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar mapreduce-example.jar /

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SQL、查询表元数据。 在Hue界面编辑HQL语句，通THRIFT接口提交HQL语句到HiveServer执行，同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

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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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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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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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

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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