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命令发现如下文件占用大量磁盘空间。 Mapreduce服务的汇聚日志配置参数如下： 原因分析 客户提交任务的操作过于频繁，且聚合后的日志文件被删除的时间配置为1296000，即聚合日志保留15天，导致汇聚的日志无法在短时间内释放，从而引起磁盘被占满。 处理步骤 登录Manager页面，进入Mapreduce服务配置参数页面。
0秒时，收集周期将使用3600秒。 定义NodeManager唤醒并上传日志的间隔周期。设置为-1或0表示禁用滚动监控，应用任务结束后日志汇聚。取值范围大于等于-1。 -1 yarn.nodemanager.disk-health-checker.log-dirs.max-dis
0秒时，收集周期将使用3600秒。 定义NodeManager唤醒并上传日志的间隔周期。设置为-1或0表示禁用滚动监控，应用任务结束后日志汇聚。取值范围大于等于-1。 -1 yarn.nodemanager.disk-health-checker.log-dirs.max-dis
on_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 其他日志：“/var/log/Bigdata/spark2x” 日志归档规则： 使用y
以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置，设置完后需要重启JDBCServer。
n_${appid}/container_{$contid}”。 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中。 FlinkResource运行日志：“/var/log/Bigdata/flink/flinkResource”。 FlinkServer
使用Yarn 集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 MapReduce任务异常，临时文件未删除 Yarn客户端的端口信息错误导致提交任务后报错connection
n_${appid}/container_{$contid}”。 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中。 FlinkResource运行日志：“/var/log/Bigdata/flink/flinkResource”。 日志归档规则：
互为主备。 OMA 操作维护系统中的被管理节点，一般有多个。 Controller Controller是Manager的控制中心，负责汇聚来自集群中所有节点的信息，统一向MRS集群管理员展示，以及负责接收来自MRS集群管理员的操作指令，并且依据操作指令所影响的范围，向集群的所有相关节点同步信息。
以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置，设置完后需要重启JDBCServer。
on_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 其他日志：“/var/log/Bigdata/spark2x” 日志归档规则： 使用y
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）。 日志已被清理（spark的JobHistor
才能查看到聚合的container日志。 正在运行的任务的日志，用户可以通过“Executors”页面的日志链接进行查看，任务结束后日志会汇聚到HDFS上，“Executors”页面的日志链接就会失效，此时用户可以通过“AggregatedLogs”页面的logs链接查看聚合日志。
r访问到executor日志页面。 不修改配置项查看日志处理步骤 查看运行完成任务日志 在Spark2x原生页面最上方有一个按钮，可以查看汇聚后任务日志：AggregatedLogs 图2 AggregatedLogs 查看运行中的任务日志 在Spark2x原生页面，通过“Jobs
才能查看到聚合的container日志。 正在运行的任务的日志，用户可以通过“Executors”页面的日志链接进行查看，任务结束后日志会汇聚到HDFS上，“Executors”页面的日志链接就会失效，此时用户可以通过“AggregatedLogs”页面的logs链接查看聚合日志。
为一个JVM进程，同一台服务器可以有多个Agent。收集节点（Agent1，2，3）负责处理日志，汇聚节点（Agent4）负责写入HDFS，每个收集节点的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume
DataArts Studio调度Spark作业偶现失败如何处理？ 问题现象 DataArts Studio调度spark作业，偶现失败，重跑失败，作业报错： Caused by: org.apache.spark.SparkException: Application appli
tion_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小
使用Hue WebUI操作Hive表 Hue汇聚了与大多数Apache Hadoop组件交互的接口，致力让用户通过界面图形化的方式轻松使用Hadoop组件。目前Hue支持HDFS、Hive、HBase、Yarn、MapReduce、Oozie和SparkSQL等组件的可视化操作。
tion_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小
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