开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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M minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即在GC过程中不执行任何作业，所以如果full

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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。 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。 运行统计样例程序

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的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark UI上，会发现某些executors的GC时间明显比其他executors高，或者所有的executors都表现出高GC时间。 处理步骤 登录Manager页面，选择“集群

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ALM-43023 IndexServer2x进程Full GC次数超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测IndexServer2x进程的Full GC次数，当检测到IndexServer2x进程的Full GC次数超出阈值（连续3次检测超过12次）时产生该告警。用户可通过“运维

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JVM监控数据里GC次数为什么有小数？ GC次数按照平均值计算的，会出现小数。GC时间的单位为ms。 父主题： 常见咨询问题

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ALM-43017 JD BCS erver2x进程Full GC次数超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测JDB CS erver2x进程的Full GC次数，当检测到JDBCServer2x进程的Full GC次数超出阈值（连续3次检测超过12次）时产生该告警。用户可通过“运维 >

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当前可使用的内存大小 - INT AVG gc (gc，gc统计信息) phrase phrase phrase - ENUM LAST count gc次数 采集周期内gc的次数 - INT SUM time gc时间 采集周期内gc的时间 - INT SUM 线程(thread，JVM线程数统计)

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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。 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。 运行统计样例程序

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需要查看MetaStore运行日志。 GC日志查看 HiveServer和MetaStore均有GC日志，当遇到GC问题可以查看GC日志以快速定位是否是GC导致。例如遇到HiveServer或MetaStore频繁重启就需要去看下对应的GC日志。 父主题： 使用Hive

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 FE进程的垃圾回收时间过长，可能影响该FE进程正常提供服务。 可能原因 该FE节点实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 >

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的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark UI上，会发现某些executors的GC时间明显比其他executors高，或者所有的executors都表现出高GC时间。 处理步骤 登录Manager页面，选择“集群

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M minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即在GC过程中不执行任何作业，所以若full

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JobHistory2x进程Full GC次数超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测JobHistory2x进程的Full GC次数，当检测到JobHistory2x进程的Full GC次数超出阈值（连续3次检测超过12次）时产生该告警。用户可通过“运维 > 阈值设置 > Spark2x > GC次数 >

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内容较大时，建议修改执行拷贝任务的mapreduce的超时时间。可以通过在distcp命令中指定mapreduce.task.timeout选项实现。例如，修改超时时间为30分钟，则命令如下： hadoop distcp -Dmapreduce.task.timeout=1800000

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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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VARYING(M) BIT VARYING数据是最长M的变长类型 日期时间 DATE TMESTAMP 源端为日期（没有一天中的时间），到目的端类型会变成日期+时间的timestamp TIME(M) TIME 一天中的时间（不带日期） TIME(M) WITH TIME ZONE

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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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hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值，例如500000/4（默认值），表

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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