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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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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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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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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当一个NodeManager处于unhealthy的状态10分钟时，新应用程序失败 问题 当一个NM（NodeManager）处于unhealthy的状态10分钟时，新应用程序失败。 回答 当nodeSelectPolicy为SEQUENCE，且第一个连接到RM的NM不可用时，RM会在“yarn

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当一个NodeManager处于unhealthy的状态10分钟时，新应用程序失败 问题 当一个NM（NodeManager）处于unhealthy的状态10分钟时，新应用程序失败。 回答 当nodeSelectPolicy为SEQUENCE，且第一个连接到RM的NM不可用时，RM会在“yarn

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

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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