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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初次启动JobGateway后提交作业失败，无法提交作业到Yarn上 问题 初次启动JobGateway提交作业失败，无法提交到Yarn上，无launcher-job ID生成。 查看Yarn界面，无launcher-job队列： 查看Manager界面接口返回，显示有launcher-job信息：

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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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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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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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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YARN YARN基本原理 YARN HA方案介绍 Yarn与其他组件的关系 YARN开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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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T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，Hue通过调用MapReduce（MR1

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pt/client/Hive/Beeline/lib/* 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

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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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使用Yarn 集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 MapReduce任务异常，临时文件未删除 Yarn客户端的端口信息错误导致提交任务后报错connection

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pt/client/Hive/Beeline/lib/* 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

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pt/client/Hive/Beeline/lib/* 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

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配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于 MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况

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配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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