nodemanager 更多内容
  • 配置Yarn本地化日志级别

    配置“yarn.nodemanager.container-localizer.java.opts”来改变日志级别。 配置描述 在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”,选择“全部配置”,在NodeManager的配置文件“yarn-site

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  • ALM-18008 ResourceManager堆内存使用率超过阈值

    告警。 重启备ResourceManager实例,服务业务不受影响。 集群中的NodeManager实例数量和ResourceManager内存大小的对应关系参考如下: 集群中的NodeManager实例数量达到100,ResourceManager实例的JVM参数建议配置为:-Xms4G

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • ALM-18000 Yarn服务不可用(2.x及以前版本)

    检查Yarn集群中的NodeManager节点状态。 登录 MRS 集群详情页面,选择“组件管理”。 单击“Yarn > 实例”。 查看NodeManager的“健康状态”,检查是否有处于非健康状态的节点。 是,执行4.d。 否,执行5。 按ALM-18002 NodeManager心跳丢失(2

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  • ALM-18000 Yarn服务不可用

    是,执行7。 否,执行10。 检查Yarn集群中的NodeManager节点状态。 在 FusionInsight Manager界面,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 实例”。 查看NodeManager的“运行状态”,检查是否有处于非健康状态的节点。 是,执行9。

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  • ALM-18022 Yarn队列资源不足

    U不足,登录NodeManager节点,分别使用命令free -g和cat /proc/cpuinfo,查询节点可用内存和可用CPU,据此在FusionInsight Manager界面增大Yarn NodeManager的资源参数“yarn.nodemanager.resource

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  • 启动集群服务

    如果有多个受管理节点,可以做多个受管理 服务器 。 启动nodemanager和主节点控制台通过weblogic控制台来启动;主节点操作如下: 启动weblogic控制台,和前面介绍启动方式一样,此处略 启动Node Manager,启动命令:nohup ./startNodeManager.sh & 启动成功之

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  • 配置Yarn本地化日志级别

    配置“yarn.nodemanager.container-localizer.java.opts”来改变日志级别。 配置描述 在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”,选择“全部配置”,在NodeManager的配置文件“yarn-site

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  • ALM-18023 Yarn任务挂起数超过阈值

    应用任务结束时间变长。 新应用提交后长时间无法运行。 可能原因 NodeManager节点资源过小。 队列最大资源容量设置过小,AM最大资源百分比设置过小。 监控阈值设置过小。 处理步骤 检查NodeManager节点资源 在FusionInsight Manager界面,选择“集群

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • YARN基本原理

    Master负责协调来自ResourceManager的资源,并通过NodeManager监视容器的执行和资源使用(CPU、内存等的资源分配)。 NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务,从监督对一个容器的终生管理到监视

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  • Spark Core

    been quiet for xxx ms while there are outstanding requests”并导致应用结束 NodeManager关闭导致Executor(s)未移除 Password cannot be null if SASL is enabled异常 向

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  • Yarn常见问题

    ResourceManager持续主备倒换 当一个NodeManager处于unhealthy的状态10分钟时,新应用程序失败 Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID,页面提示Error Occurred Superior调度模式下,单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败

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  • Yarn常见问题

    ResourceManager持续主备倒换 当一个NodeManager处于unhealthy的状态10分钟时,新应用程序失败 Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID,页面提示Error Occurred Superior调度模式下,单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败

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  • 配置MapReduce shuffle address

    shuffle服务绑定特定IP时,需要在NodeManager实例所在节点的配置文件“mapred-site.xml”中(例如路径为:${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_HD_xxx/x_xx_NodeManager/etc/mapred-site.xml)设置如下参数。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败

    server.nodemanager.LinuxContainerExecutor.launchContainer(LinuxContainerExecutor.java:381) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager

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  • Yarn节点配置调优

    container会使用1个虚拟CPU内核和1024MB内存,ApplicationMaster使用1536MB内存。 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 设置可分配给容器的物理内存数量。单位:MB,取值范围大于0。 建议配置成节点物理内存总量的

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  • 配置MapReduce shuffle address

    shuffle服务绑定特定IP时,需要在NodeManager实例所在节点的配置文件“mapred-site.xml”中(例如路径为:${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_HD_xxx/x_xx_NodeManager/etc/mapred-site.xml)设置如下参数。

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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    描述 默认值 默认值及其父目录的默认权限 yarn.nodemanager.remote-app-log-dir 在默认文件系统上(通常是HDFS),指定NM应将日志聚合到哪个目录。 logs 777 yarn.nodemanager.remote-app-log-archive-dir

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