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配置描述 参数入口: 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“mapreduce.job.am.memory.policy”。 配置说明: 配置项的默认值为空,此时不会启动自动调整的策略,ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置项的影响。 配置参数的值由5个数值组成,中间使用“:”与“,”分隔,格式为:baseTaskCount:taskStep:memoryStep,minMemory:maxMemory,在键入时会严格校验格式。 表1 配置数值说明 数值名称 描述 设定要求 baseTaskCount 任务总量基数,只有当应用的task总数(map端与reduce端之和)不小于该值时配置才会起作用。 不能为空且大于零。 taskStep 任务增量步进,与memoryStep共同决定内存调整量。 不能为空且大于零。 memoryStep 内存增量步进,在“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置的基础上对内存向上调整。 不能为空且大于零,单位:MB。 minMemory 内存自动调整下限,若调整后的内存不大于该值,仍保持“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”的配置。 不能为空且大于零,且不大于maxMemory的设定值。 单位:MB maxMemory 内存自动调整上限,若调整后的内存超过该值,则使用该值作为最终调整值。 不能为空且大于零,且不小于minMemory的设定值。 单位:MB
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配置描述 有关如何配置CPU隔离与安全的CGroups功能的详细信息,请参见Hadoop官网: MRS 3.2.0之前版本:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html 由于CGroups为Linux内核特性,是通过LinuxContainerExecutor进行开放。请参考官网资料对LinuxContainerExecutor进行安全配置。您可通过官网资料了解系统用户和用户组配置对应的文件系统权限。详情请参见: MRS 3.2.0之前版本:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html#LinuxContainerExecutor MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html#LinuxContainerExecutor 请勿修改对应文件系统中各路径所属的用户、用户组及对应的权限,否则可能导致本功能异常。 当参数“yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit”配置过小,导致可使用的核不足1个时,例如4核节点,将此参数设置为20%,不足1个核,那么将会使用系统全部的核。Linux的一些版本不支持Quota模式,例如Cent OS。在这种情况下,可以使用CPUset模式。 配置cpuset模式,即Yarn只能使用配置的CPU,需要在Manager界面添加以下配置。 表1 cpuset配置 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpu-set-usage 设置为“true”时,应用以cpuset模式运行。 false 配置strictcpuset模式,即Container只能使用配置的CPU,需要在Manager界面添加以下配置。 表2 CPU硬隔离参数配置 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpu-set-usage 设置为“true”时,应用以cpuset模式运行。 false yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpuset.strict.enabled 设置为true时,Container只能使用配置的CPU。 false 要从cpuset模式切换到Quota模式,必须遵循以下条件: 配置“yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpu-set-usage”=“false”。 删除“/sys/fs/cgroup/cpuset/hadoop-yarn/”路径下container文件夹(如果存在)。 删除“/sys/fs/cgroup/cpuset/hadoop-yarn/”路径下cpuset.cpus文件中设置的所有CPU。
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解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多,如果很多,减少文件数量,提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。 增大hadoop命令执行时的内存,该内存在客户端中设置,修改“客户端安装目录/HDFS/component_env”文件中“CLIENT_GC_OPTS”的“-Xmx”参数,将该参数的默认值改大,比如改为512m。然后执行source component_env命令,使修改的参数生效。
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日志级别 Yarn中提供了如表2所示的日志级别。其中日志级别优先级从高到低分别是OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG。程序会打印高于或等于所设置级别的日志,设置的日志等级越高,打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述 FATAL FATAL表示当前事件处理存在严重错误信息。 ERROR ERROR表示当前事件处理存在错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常告警信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别,请执行如下操作: 参考修改集群服务配置参数,进入Yarn服务“全部配置”页面。 在左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 单击“保存配置”,在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后立即生效,不需要重启服务。
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在WebUI显示更多历史作业 默认情况下,Yarn WebUI界面支持任务列表分页功能,每个分页最多显示5000条历史作业,总共最多保留10000条历史作业。如果您需要在WebUI上查看更多的作业,可以配置参数如表3。具体配置操作请参考修改集群服务配置参数。 表3 参数说明 配置参数 说明 默认值 yarn.resourcemanager.max-completed-applications 设置在WebUI总共显示的历史作业数量。 10000 yarn.resourcemanager.webapp.pagination.enable 是否开启Yarn WebUI的任务列表后台分页功能。 true yarn.resourcemanager.webapp.pagination.threshold 开启Yarn WebUI的任务列表后台分页功能后,每个分页显示的最大作业数量。 5000 显示更多的历史作业,会影响性能,增加打开Yarn WebUI的时间,建议开启后台分页功能,并根据实际硬件性能修改“yarn.resourcemanager.max-completed-applications”参数。 修改参数值后,需重启Yarn服务使其生效。
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在UI显示container日志 默认情况下,系统会将container日志收集到HDFS中。如果您不需要将container日志收集到HDFS中,可以配置参数见表2。具体配置操作请参考修改集群服务配置参数。 表2 参数说明 配置参数 说明 默认值 yarn.log-aggregation-enable 设置是否将container日志收集到HDFS中。 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。 设置为false,表示日志不会收集到HDFS中。 修改参数值后,需重启Yarn服务使其生效。 说明: 在修改值为false并生效后,生效前的日志无法在UI中获取。您可以在“yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix”参数指定的路径中获取到生效前的日志。 如果需要在UI上查看之前产生的日志,建议将此参数设置为true。 true
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配置描述 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。 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。 5 yarn.app.mapreduce.am.umbilical.retry.interval AM作业保留特性中,运行的容器尝试恢复的时间间隔。单位:毫秒。 10000 yarn.resourcemanager.am.max-attempts ApplicationMaster的重试次数。增加重试次数可以避免当资源不足时造成AM启动失败。 适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数,但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了,那ResourceManager将会覆写这个单独的最大尝试次数。取值范围大于等于1。 2
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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,ResourceManager(RM)会关闭ApplicationAttempt中管理的所有Container,其中包括当前在NM上运行的所有Container。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用,希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务,但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言,用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。 YARN支持在新的ApplicationAttempt启动时,保留之前Container的状态,因此运行中的作业可以继续无故障的运行。 图1 AM作业保留
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配置描述 有关如何配置CPU隔离与安全的CGroups功能的详细信息,请参见Hadoop官网: MRS 3.2.0之前版本:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html 由于CGroups为Linux内核特性,是通过LinuxContainerExecutor进行开放。请参考官网资料对LinuxContainerExecutor进行安全配置。您可通过官网资料了解系统用户和用户组配置对应的文件系统权限。详情请参见: MRS 3.2.0之前版本:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html#LinuxContainerExecutor MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html#LinuxContainerExecutor 请勿修改对应文件系统中各路径所属的用户、用户组及对应的权限,否则可能导致本功能异常。 当参数“yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit”配置过小,导致可使用的核不足1个时,例如4核节点,将此参数设置为20%,不足1个核,那么将会使用系统全部的核。Linux的一些版本不支持Quota模式,例如Cent OS。在这种情况下,可以使用CPUset模式。 配置cpuset模式,即YARN只能使用配置的CPU,需要添加以下配置。 表1 cpuset配置 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpu-set-usage 设置为“true”时,应用以cpuset模式运行。 false 配置strictcpuset模式,即container只能使用配置的CPU,需要添加以下配置。 表2 CPU硬隔离参数配置 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpu-set-usage 设置为“true”时,应用以cpuset模式运行。 false yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpuset.strict.enabled 设置为true时,container只能使用配置的CPU。 false 要从cpuset模式切换到Quota模式,必须遵循以下条件: 配置“yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.cpu-set-usage”=“false”。 删除“/sys/fs/cgroup/cpuset/hadoop-yarn/”路径下container文件夹(如果存在)。 删除“/sys/fs/cgroup/cpuset/hadoop-yarn/”路径下cpuset.cpus文件中设置的所有CPU。
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回答 当nodeSelectPolicy为SEQUENCE,且第一个连接到RM的NM不可用时,RM会在“yarn.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms”属性中指定的周期内,一直尝试为同一个NM分配任务。 可以通过两种方式来避免上述问题: 使用其他的nodeSelectPolicy,如RANDOM。 参考修改集群服务配置参数,进入Yarn“全部配置”页面。在搜索框搜索以下参数,通过“yarn-site.xml”文件更改以下属性: “yarn.resourcemanager.am-scheduling.node-blacklisting-enabled” = “true”; “yarn.resourcemanager.am-scheduling.node-blacklisting-disable-threshold” = “0.5”。
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回答 HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常是由于token没有更新或者超出了最大生命周期。 在token的最大生命周期内确保下面的参数值大于作业的运行时间。 “dfs.namenode.delegation.token.max-lifetime”=“604800000”(默认是一星期) 参考修改集群服务配置参数,进入HDFS“全部配置”页面,在搜索框搜索该参数。 建议在token的最大生命周期内参数值为多倍小时数。
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配置描述 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。 ResourceManager Restart特性配置如下。 表1 ResourceManager Restart参数配置 参数 描述 默认值 yarn.resourcemanager.recovery.enabled 设置是否让ResourceManager在启动后恢复状态。如果设置为true,那yarn.resourcemanager.store.class也必须设置。 true yarn.resourcemanager.store.class 指定用于保存应用程序和任务状态以及证书内容的state-store类。 org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.AsyncZK RMS tateStore yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path ZKRMStateStore在ZooKeeper上的保存目录。 /rmstore yarn.resourcemanager.work-preserving-recovery.enabled 启用ResourceManager Work preserving功能。该配置仅用于YARN特性验证。 true yarn.resourcemanager.state-store.async.load 对已完成的application采用ResourceManager异步恢复方式。 true yarn.resourcemanager.zk-state-store.num-fetch-threads 启用异步恢复功能,增加工作线程的数量可以加快恢复ZK中保存的任务信息的速度,取值范围大于0。 20 NodeManager Restart特性配置如下。 表2 NodeManager Restart参数配置 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.recovery.enabled 当Nodemanager重启时是否启用日志失败收集功能,是否恢复未完成的Application。 true yarn.nodemanager.recovery.dir NodeManager用于保存container状态的本地目录。 ${SRV_HOME}/tmp/yarn-nm-recovery yarn.nodemanager.recovery.supervised NodeManager是否在监控下运行。开启此特性后NodeManager在退出后不会清理containers,NodeManager会假设自己会立即重启和恢复containers。 true
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配置场景 YARN Restart特性包含两部分内容:ResourceManager Restart和NodeManager Restart。 当启用ResourceManager Restart时,升主后的ResourceManager就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息,并通过接收所有NodeManager上container的状态信息,重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息,就可以避免工作内容的丢失。 当启用NodeManager Restart时,NodeManager在本地保存当前节点上运行的container信息,重启NodeManager服务后通过恢复此前保存的状态信息,就不会丢失在此节点上运行的container进度。
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回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时,ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中的非ViewFS不同。因为目录权限不匹配,所以已提交的MR作业运行失败。 在集群中配置ViewFS的用户,需要检查并校验目录权限。在提交作业之前,应按照默认的NameService文件夹权限更改ViewFS文件夹权限。 下表列出了ViewFS中配置的目录的默认权限结构。如果配置的目录权限与下表不匹配,则必须相应地更改目录权限。 表1 ViewFS中配置的目录的默认权限结构 参数 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 将日志归档的目录。 - 777 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 提交作业时使用的staging目录。 /tmp/hadoop-yarn/staging 777 mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir MapReduce作业记录历史文件的目录。 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate 777 mapreduce.jobhistory.done-dir 由MR JobHistory Server管理的历史文件的目录。 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done 777
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配置描述 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,在搜索框中输入表1中参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 yarn.resourcemanager.am.max-attempts ApplicationMaster重试次数,增加重试次数,可以防止资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数,但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了,那ResourceManager将会覆写这个单独的最大尝试次数。以允许至少一次重试。取值范围大于等于1。 5
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