MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    yarn mapreduce 优化 更多内容
  • 配置Container日志聚合功能

    日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kb和yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时,任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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  • Tez

    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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  • ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长

    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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  • ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长

    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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  • 配置Container日志聚合功能

    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,在搜索框中输入表1中参数名称,修改并保存配置。然后在Yarn服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用,且MapReduce应用必须进行相应的日

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  • 配置AM作业自动保留

    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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  • MapReduce与其他组件的关系

    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Spark任务日志失败

    cleaner.maxAge;MapReduce默认存放15天的任务日志,配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms)。 如果Yarn页面上也找不到,可能是被Yarn清理了(默认存放10000个历史任务,配置项为yarn.resourcemanager

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满

    uce服务配置参数页面。 MRS Manager界面操作:登录MRS Manager,选择“服务管理 > Mapreduce > 服务配置 > 全部配置”。 FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 >

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    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,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapR

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  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    如下配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 “yarn.nodemanager.resource.memory-mb” “mapreduce.map.memory.mb” “mapreduce.reduce.memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb

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  • YARN接口介绍

    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 Command介绍

    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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  • YARN Command介绍

    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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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    bUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务,用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Yarn > Reso

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 容量优化

    容量优化 在客户的运维工作中,为了保证业务可以持续运转不间断,需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况,识别出高负载资源时,可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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