hadoop 基本命令

hdfs相关

1.查看HDFS文件目录

hadoop fs -ls /

mapreduce相关

1.查看mapred job

mapred job -list

hadoop job -list

UsedContainers RsvdContainers UsedMem RsvdMem  NeededMem

当usedmem达到neededmem时任务就无法执行了。

计算方式：

队列容量=yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.capacity/100
队列绝对容量=父队列的 队列绝对容量*队列容量 
队列最大容量=yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-capacity/100 
队列绝对最大容量=父队列的 队列绝对最大容量*队列最大容量
绝对资源使用比=使用的资源/全局资源
资源使用比=使用的资源/(全局资源 * 队列绝对容量) 
最小分配量=yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
用户上限=MAX(yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.minimum-user-limit-percent,1/队列用户数量)
用户调整因子=yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.user-limit-factor 
最大提交应用=yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications 
    如果小于0 设置为(yarn.scheduler.capacity.maximum-applications*队列绝对容量)
单用户最大提交应用=最大提交应用*(用户上限/100)*用户调整因子
AM资源占比（AM可占用队列资源最大的百分比)
    =yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-am-resource-percent
    如果为空，设置为yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent
最大活跃应用数量=全局总资源/最小分配量*AM资源占比*队列绝对最大容量
单用户最大活跃应用数量=(全局总资源/最小分配量*AM资源占比*队列绝对容量)*用户上限*用户调整因子
本地延迟分配次数=yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay<code>

YARN内存使用优化配置

2.杀死任务

mapred job -kill job_id