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

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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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默认情况下，Coordinator和Worker节点会随机启动在Yarn的NodeManager节点上，若需要开放端口，需要开放所有NodeManager节点的端口。HetuEngine利用Yarn的资源标签提供了限制Coordinator在指定NodeManager节点上运行的方案。 操作步骤 使用可访问HetuEngine

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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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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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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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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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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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全部配置”搜索参数“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”，并适当调小该参数值。单击“保存”，保存配置。 选择“实例”，勾选配置过期实例，选择“更多 > 滚动重启实例”，重启配置过期实例。 yarn.nodemanager.resource.memo

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的节点规格。 提高nodemanager进程所持有的集群资源。 MRS Manager界面操作： 登录MRS Manager页面，选择“服务管理 > Yarn > 服务配置”。 在“参数类别”中选择“全部配置”，然后在搜索框中搜索yarn.nodemanager.resource

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

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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 配置Yarn大作业扫描 父主题： 使用Yarn

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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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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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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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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添加

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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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任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下，任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后，NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务

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任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下，任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后，NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务

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