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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以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装路径 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式，执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户 将指定版本的MapReduce tar包

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ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar MRTest-XXX.jar /tmp/m

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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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配置Yarn通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在集群客户端执行Yarn任务访问OBS。 Yarn对接OBS 以客户端安装用户登录安装了Yarn客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装目录

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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参数进行设置。查看MapReduce任务是否能成功执行。 是，执行2.e。 否，执行2.b。 检查Yarn服务状态。 登录 MRS 集群详情页面，选择“告警管理”。 在告警列表中，查看是否有“ALM-18000 Yarn服务不可用”产生。 是，执行2.c。 否，执行3。 参考ALM-18000

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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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ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： linux1:/opt # yarn jar MRTest-XXX.jar

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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

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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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ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： linux1:/opt # yarn jar MRTest-XXX.jar

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以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装路径 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式，执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户 将指定版本的MapReduce tar包

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否恢复。 是，处理完毕。 否，执行9。 检查Yarn服务状态。 在FusionInsight Manager的告警列表中，查看是否有“ALM-18000 Yarn服务不可用”告警产生。 是，执行10。 否，执行11。 参考ALM-18000 Yarn服务不可用的处理步骤处理故障后，检查本告警是否恢复。

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ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar mapreduce-example.jar /

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ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar MRTest-XXX.jar /tmp/m

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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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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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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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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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