-
多CPU内核下MapReduce调优配置
![]()
educe)的并发数。 “yarn.nodemanager.resource.memory-mb” “mapreduce.map.memory.mb” “mapreduce.reduce.memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb
来自：帮助中心 -
YARN应用开发简介
![]()
的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer
来自：帮助中心 -
Yarn与其他组件的关系
![]()
Executor执行Task并向Driver汇报运行状况。 Yarn和MapReduce的关系 MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker
来自：帮助中心 -
通过sqoop import命令从PgSQL导出数据到Hive时报错
![]()
conf”中配置白名单。 在执行sqoop 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/co
来自：帮助中心 -
MapReduce
![]()
-
YARN Java API接口介绍
![]()
AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍
来自：帮助中心 -
查看Spark任务日志失败
![]()
任务运行中查看日志失败。 任务运行完成，但是查看不到日志。 原因分析 问题1：可能原因是MapReduce服务异常。 问题2：可能原因如下： Spark的JobHistory服务异常。 日志太大，NodeManager在做日志汇聚的时候出现超时。 HDFS存放日志目录权限异常（默认/tmp/logs/用户名/logs）。
来自：帮助中心 -
ALM-18019 JobHistoryServer非堆内存使用率超过阈值
![]()
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 MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率过高，会影响MapReduce任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致MapReduce服务不可用。 可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例
来自：帮助中心 -
YARN应用开发简介
![]()
的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer
来自：帮助中心 -
YARN应用开发简介
![]()
的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer
来自：帮助中心 -
YARN应用开发简介
![]()
的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer
来自：帮助中心 -
配置AM作业自动保留
![]()
根据表1，对如下参数进行设置。 表1 AM作业保留相关参数 参数 说明 默认值 yarn.app.mapreduce.am.work-preserve 是否开启AM作业保留特性。 false yarn.app.mapreduce.am.umbilical.max.retries AM作业保留特性中，运行的容器尝试恢复的最大次数。
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
更改NodeManager的存储目录
![]()
arn.nodemanager.local-dirs”和日志目录“yarn.nodemanager.log-dirs”。适用于以下场景： 更改NodeManager角色的存储目录，所有NodeManager实例的存储目录将同步修改。 更改NodeManager单个实例的存储目录，
来自：帮助中心 -
YARN Java API接口介绍
![]()
AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍
来自：帮助中心 -
YARN Java API接口介绍
![]()
AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍
来自：帮助中心 -
ALM-18003 NodeManager不健康
![]()
对系统的影响 故障的NodeManager节点无法提供Yarn服务。 容器减少，集群性能下降。 可能原因 NodeManager节点所在主机的硬盘空间不足。 NodeManager节点本地目录omm用户无访问权限。 处理步骤 检查主机的硬盘空间。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维
来自：帮助中心 -
YARN Java API接口介绍
![]()
AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍
来自：帮助中心 -
配置AM作业自动保留
![]()
配置AM作业自动保留 本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 在YARN中，ApplicationMaster(AM)与Container类似，都运行在NodeManager(NM)上（本文中忽略未管理的AM）。AM可能由于多种原因崩溃、退出或关闭。如果AM停止运行
来自：帮助中心 -
MapReduce Action
![]()
MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager
来自：帮助中心 -
使用Mapreduce
![]()
使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
