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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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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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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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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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败 问题 在Superior调度模式下，如果出现单个NodeManager故障，可能会导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的att

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binlog_row_image参数设置为FULL没有立即生效 使用DRS进行MySQL迁移时，必须确保源库的binlog_row_image参数设置为FULL，否则就会导致任务失败。在源库设置了binlog_row_image=FULL之后，只对新的session生效，为了关闭

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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）设置如下参数。

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设置为true，表示日志会被收集到HDFS目录中。默认目录为“{yarn.nodemanager.remote-app-log-dir}/${user}/{thisParam}”，该路径可通过界面上的“yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix”参数进行配置。

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ResourceManager > 系统”。将“GC_OPTS”参数根据实际情况调大。 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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rvice功能，Reduce阶段所有的Executor会从NodeManager中获取数据，当数据量达到一个级别（10T级别），会出现NodeManager单点瓶颈（ShuffleService服务在NodeManager进程中），就会出现某些Task获取数据超时，从而出现该问题。

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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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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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将不足2MB）。 因此建议根据集群中的NodeManager节点的CPU核数适当调整Direct buffer Memory，例如在CPU核数为40时，将Direct buffer Memory配置为512M。即配置集群NodeManager的“GC_OPTS”参数，如： -XX

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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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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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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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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“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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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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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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