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

 

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    mapreduce gc 时间变长 更多内容
  • ALM-45328 Presto Worker进程垃圾收集时间超出阈值

    Worker进程垃圾收集时间超出阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每30s周期性采集Presto Worker进程的垃圾收集(GC时间,当检测到GC时间超出阈值(连续3次检测超过5s)时产生该告警;当Worker进程GC时间小于或等于告警阈值时,告警清除。

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  • ALM-45336 Presto Worker2进程垃圾收集时间超出阈值

    ALM-45336 Presto Worker2进程垃圾收集时间超出阈值 告警解释 系统每30s周期性采集Presto Worker2进程的垃圾收集(GC时间,当检测到GC时间超出阈值(连续3次检测超过5s)时产生该告警。当 Worker2进程GC时间小于或等于告警阈值时,告警清除。 告警属性 告警ID

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  • JVM监控数据里GC次数为什么有小数?

    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-45335 Presto Worker1进程垃圾收集时间超出阈值

    ALM-45335 Presto Worker1进程垃圾收集时间超出阈值 告警解释 系统每30s周期性采集Presto Worker1进程的垃圾收集(GC时间,当检测到GC时间超出阈值(连续3次检测超过5s)时产生该告警。当 Worker1进程GC时间小于或等于告警阈值时,告警清除。 告警属性 告警ID

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  • ALM-45338 Presto Worker4进程垃圾收集时间超出阈值

    ALM-45338 Presto Worker4进程垃圾收集时间超出阈值 告警解释 系统每30s周期性采集Presto Worker4进程的垃圾收集(GC时间,当检测到GC时间超出阈值(连续3次检测超过5s)时产生该告警。用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 服务 > Presto”修改阈值,当

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  • 查看调测结果

    查看调测结果 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 > JobHisto

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  • MapReduce应用开发

    MapReduce应用开发 概述 环境准备 开发程序 调测程序 MapReduce接口 FAQ 开发规范

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  • 提交Mapreduce作业

    提交Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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  • ALM-50212 FE进程的老年代GC耗时累计值超过阈值

    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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  • 告警参考(适用于3.x版本)

    ALM-18010 ResourceManager进程垃圾回收(GC时间超过阈值 ALM-18011 NodeManager进程垃圾回收(GC时间超过阈值 ALM-18012 JobHistoryServer进程垃圾回收(GC时间超过阈值 ALM-18013 ResourceManager直接内存使用率超过阈值

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  • 查询性能下降

    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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  • ResourceManager持续主备倒换

    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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  • ALM-43018 JobHistory2x进程Full GC次数超出阈值

    ALM-43018 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 >

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  • JVM监控

    当前可使用的内存大小 - INT AVG gc (gcgc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时间 - INT SUM 线程(thread,JVM线程数统计)

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  • 查看调测结果

    查看调测结果 操作场景 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 WebUI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。

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  • executor内存不足导致查询性能下降

    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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  • 支持与限制

    character varying(n), varchar(n) 可变长度 支持 character(n), char(n) n 支持 character、char 1 支持 text 可变长度 支持 nvarchar2 可变长度 支持 日期/时间类型 timestamp with time zone

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce服务 MRS

    成长地图 | 华为云 MapReduce服务 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等大数据组件。 图说MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由浅入深,带您玩转MRS

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