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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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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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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了行为的不一致，并可能发生运行时错误。 同时存在多个Yarn版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复

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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

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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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解析，之后生成执行计划，并对执行计划进行优化，最后提交任务给YARN去执行。所以Hive的调优分为以下几个部分： 接入层：主要包括用户的连接性能，如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer：以SQL的优化为主，执行计划是SQL优化的主要手段，通过接口查看Hive对整个S

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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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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RDD，边表示对

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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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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND可以为：

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YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（安全模式）

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YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（安全模式）

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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND内容请参考表1。

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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任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN 服务器 提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token

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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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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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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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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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