区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“NodeManager内存使用率”。查看直接内存使用情况。 图1 定制NodeManager内存使用率 查看NodeManager使用的直接内存是否已达到NodeManager设定的最大直接内存的90%(默认阈值)。 是，执行4。

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> 全部配置 > NodeManager > 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NodeManager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，NodeManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms2G

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表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“NodeManager内存使用率”。查看堆内存使用情况。 图1 定制NodeManager内存使用率 查看NodeManager使用的堆内存是否已达到NodeManager设定的最大堆内存的95%(默认阈值)。 是，执行4。 否，执行6。

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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 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 收集故障信息。

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对系统的影响 丢失的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没有经过退服操作，强制被删除。 NodeManager所有实例被停止或者进程故障。 NodeManager节点所在主机故障。 NodeManager和Resou

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ALM-18004 NodeManager磁盘可用率低于阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测NodeManager各个节点的可用磁盘空间，并把磁盘可用率和阈值相比较。“NodeManager磁盘可用率”指标默认提供一个阈值范围。当检测到实际“NodeManager磁盘可用率”的值低于阈值范围时产生该告警。

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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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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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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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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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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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1jar,b e hadoop-yarn-server-common-2.7.1jar,b 8 hadoop-yarn-server-nodemanager-2.7.1.jar,p a hadoop yarn-server resourcemanager-2.7.1.jar,D 8 jackson-core-3sl-1

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参数描述 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.linux-container-executor.user 运行任务的用户。 默认为空。 说明： 默认为空，实际以提交任务的用户来运行任务。 yarn.nodemanager.container-executor.class

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造成该现象的原因是NodeManager重启。使用ExternalShuffle的时候，Spark将借用NodeManager传输Shuffle数据，因此NodeManager的内存将成为瓶颈。 在当前版本的 FusionInsight 中，NodeManager的默认内存只有1G，

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1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManager.html#NodeManager_Restart 可以参考修改集群服务配置参数，进入Yarn“全部配置”页面。需将NodeManager的“yarn.nodemanager.recovery.enabled”配置项

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参数描述 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.linux-container-executor.user 运行任务的用户。 默认为空。 说明： 默认为空，实际以提交任务的用户来运行任务。 yarn.nodemanager.container-executor.class

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不被删除。 回答 NodeManager有重启恢复机制，详情请参见： https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManager.html#NodeManager_Restart 可

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instances of NodeManager will be less than the minimum configuration after scale-in, which may cause data loss. 原因分析 用户将Core节点的NodeManager服务停止了，导致

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