oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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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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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

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txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。 在执行以上命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序，操作步骤如下。

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MRS 3.1.2-LTS补丁说明 MRS 3.1.2-LTS.0.3补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.2-LTS.0.3 发布时间 2022-12-08 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题 MRS

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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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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“mapreduce.job.am.memory.policy”。 配置说明： 配置项的默认值为空，此时不会启动自动调整的策略，ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource

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编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”，勾选“default”的“提交”，单击“确定”保存。 Hive 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”，勾选“default”的“提交”和“管理”，单击“确定”保存。

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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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<outputPath>命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。 mapreduce-examples-1.0.jar适用于MRS 1.x版本。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 针对开启K

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S/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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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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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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直接执行Yarn命令。例如： yarn application -list 客户端常见使用问题 当执行Yarn客户端命令时，客户端程序异常退出，报“java.lang.OutOfMemoryError”的错误。 这个问题是由于Yarn客户端运行时的所需的内存超过了Yarn客户端设

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创建Yarn角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员创建并设置Yarn的角色。Yarn角色可设置Yarn管理员权限以及Yarn队列资源管理。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理。对于MRS 3.x及后续版本集群，具体操作可参考

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FS服务，否则可能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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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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对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务，但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言，用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。 YARN支持在新的ApplicationAttempt启动

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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它们的键缩小键/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 MapReduce通过实现YARN的Client和Appli

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