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Yarn节点配置调优
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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ALM-18023 Yarn任务挂起数超过阈值
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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Yarn的架构及原理
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Spark Core
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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Yarn常见问题
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Yarn常见问题
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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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通过sqoop import命令从PgSQL导出数据到Hive时报错
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Spark Core
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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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检测Yarn内存使用情况
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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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配置HetuEngine Coordinator运行的节点范围
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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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ALM-18024 Yarn任务挂起内存量超阈值
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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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检测Yarn内存使用情况
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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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Yarn节点配置调优
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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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Spark任务失败 Container be Killed 案情分析
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本文介绍了【Spark任务失败 Container be Killed 案情分析】相关内容，与您搜索的nodemanager相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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hadoop安装和启动指导
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Yarn运维管理
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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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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败
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server.nodemanager.LinuxContainerExecutor.launchContainer(LinuxContainerExecutor.java:381) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager
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如何提高Presto资源使用率？
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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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Hadoop基础简介
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Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住
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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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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败
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server.nodemanager.LinuxContainerExecutor.launchContainer(LinuxContainerExecutor.java:381) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager
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