键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示，MapReduce通过实现YARN的Client和Ap

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exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。

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参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource

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exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。

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1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/R

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1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/R

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否，执行5。 检查Yarn执行任务时是否出现异常。 打开 FusionInsight Manager页面，在告警列表中，打开告警下拉页面，获取告警原因。 在告警原因中查看Yarn活动是否正常执行，如果告警原因是“Yarn执行失败”则表示异常。 是，执行7。 否，执行10。 重新提交任务。 查看任务是否成功执行。

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参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource

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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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exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce >

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YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建

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memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB minMemory 内存自动调整下限，如果调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn.app.mapreduce.am.resource

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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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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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提交 当您对代码进行一些更改时，您需要将它们提交到本地项目存储库，然后将它们推送到远程存储库，以便团队成员可以使用。 在提交之前，请确保您的Git配置中设置了用户名和/或电子邮件。否则，Git将使用本地计算机上的信息。您可以在Git提交信息中找到详细信息。 通过将更改添加到暂存区

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xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts”，该参数中-Xmx值建议为0.8*“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” 参考规格：

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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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p/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-web-proxy-3

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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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