请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件，“hbase-site.xml”从HBase客户端获取，例如：/opt/client/HBase/hbase/conf，“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”从Hive客

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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在业务空闲时重启配置过期的服务，重启服务会导致上层服务业务中断，影响集群的管理维护和业务，建议在空闲时执行。 登录Manager页面。 重启Mapreduce、Yarn服务。 父主题： 使用Yarn

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Spark2x多租户 背景介绍 JD BCS erver多主实例方案中，JDB CS erver的实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBC

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Hive 3.1.0 Hudi（集成在Spark2x中） 0.9.0 Hue 4.7.0 Impala 3.4.0 Kafka 2.11-2.4.0 KrbServer 1.18 Kudu 1.12.1 LdapServer 2.7.0 Mapreduce 3.1.1 Oozie 5.1

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<outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问

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Hue系统启动与Kerberos认证用户，并用于访问HDFS和Hive。 flume 系统随机生成 Flume系统启动用户，用于访问HDFS和Kafka，对HDFS目录“/flume”有读写权限。 flume_server 系统随机生成 Flume系统启动用户，用于访问HDFS和Kafka，对HDFS目录“/flume”有读写权限。

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制，是由客户端参数：“mapreduce.cluster.acls.enabled”决定。 说明： 此参数适用于MRS 3.x及后续版本集群。 true 以上配置会影响restful API和shell命令结果，即以上配置开启后，restful API调用和shell命令运行所返回的内容只包含调用用户有权查看的信息。

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需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是一个RDD）和Action（返回值不是一个RDD）两种。RDD

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Manager服务期间会引起服务暂时不可用，滚动重启服务不断服。 MRS 2.1.0.8补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。

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资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

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资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

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资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

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向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.

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使用选取集群和启动脚本的形式 from modelarts import workflow as wf # 通过MrsJobStep来定义一个节点 run_arg_description = "程序执行参数, 作为程序运行环境参数, 默认为（--master,yarn-cluster)"

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允许例外条件 > 允许条件。 系统判断流程可参考下图所示，如果组件资源请求未匹配到Ranger中的权限策略，系统默认将拒绝访问。但是对于HDFS和Yarn，系统会将决策下放给组件自身的访问控制层继续进行判断。 例如要将一个文件夹FileA的读写权限授权给用户组groupA，但是该用户组内某

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Policy”，为1新建的用户组添加相应OBS路径的“Read”和“Write”权限。 例如，为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”和“Write”权限： 图2 为新建用户组赋予OBS路径读和写的权限 父主题： MRS集群服务对接OBS示例

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777 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 提交作业时使用的staging目录。 /tmp/hadoop-yarn/staging 777 mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir MapReduce作业记录历史文件的目录。

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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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