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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在 MRS 集群中，用户从逻辑上对YARN集群的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个YARN资源池。每个NodeManager只能属于一个资源池。系统中默认包含了一个名为“Default”的资源池，所有未加入用户自定义资源池的NodeManager属于此资源池。 该任务指导用户通过MRS M

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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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> 配置 > 全部配置“，参考表1配置Yarn服务参数。 表1 Yarn服务配置参数 参数名称 描述 默认值 建议值 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认为16384，单位：MB。若该节点有其他业务

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配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceManager重启后自动加载Container信息 父主题： 使用Yarn

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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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添加资源池 操作场景 在集群中，管理员可从逻辑上对所有Yarn的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个Yarn资源池。每个NodeManager只能属于一个资源池。管理员通过 FusionInsight Manager添加一个自定义的资源池，并将未加入自定义资源池的主机

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

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内开始进行滚动升级或降级时，本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中，首先只会对少数NodeManager进行升级，这些NodeManager会获得新版本的软件。这导致了行为的不一致，并可能发生运行时错误。 同时存在多个YARN版本 集群管理员可能会在一

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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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Yarn健康检查指标项说明 服务健康状态 指标项名称：服务状态 指标项含义：检查Yarn服务状态是否正常。如果当前无法获取NodeManager节点数时，则认为不健康。 恢复指导：如果该指标项异常，建议参见告警进行处理并确认网络无异常。 检查告警 指标项名称： 告警信息 指标项含

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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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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）设置下面的参数。

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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.nodemanager.vmem-check-enabled 是否进行虚拟内存检测的开关。如果任务使用的内存量超出分配值，则直接将任务强制终止。 设置为true时，进行虚拟内存检测； 设置为false时，不进行虚拟内存检测。 true yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

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import命令时，会启动MapReduce任务，由于MRS Hadoop安装目下（例如“/opt/Bigdata/FusionInsight_HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib”）自带了PgSQL驱动包“gsjdbc4-*.ja

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配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceManager重启后自动加载Container信息 父主题： 使用Yarn

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参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 是否进行虚拟内存检测的开关。如果任务使用的内存量超出分配值，则直接将任务强制终止。 设置为true时，进行虚拟内存检测；

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（Label Based Scheduling）。通过此策略，YARN任务队列可以关联带有特定节点标签（Node Label）的NodeManager，使YARN任务在指定的节点运行，实现任务的调度与使用特定硬件资源的需求。例如，需要使用大量内存的YARN任务，可以通过标签关联具

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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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Yarn运维管理 Yarn常用配置参数 Yarn日志介绍 配置Yarn本地化日志级别 检测Yarn内存使用情况 更改NodeManager的存储目录 父主题： 使用Yarn

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