在 AppCenter 集群管理控制台，支持对 QingMR 常用配置参数的管理。

本小节主要介绍 AppCenter 中各 QingMR 配置参数的含义。

支持的配置参数

参数 参数说明

开启 Hive

开启/关闭 Hive Metastore 和 HiveServer2 服务。

使用远程 mysql 数据库

true 为使用远程 mysql 数据库，false 为使用本地 mysql 数据库。

远程 mysql 数据库 ip

仅当使用远程 mysql 数据库时需填此项。

Hive Metastore 用户名

本地 mysql 数据库默认为 hive 。

Hive Metastore 密码

本地 mysql 数据库默认为 hive 。

hive.execution.engine

指定 hive 执行引擎。

hive.exec.parallel

是否并行执行 hive 作业。

hive.exec.parallel.thread.number

hive 并行执行作业数。

hive.merge.mapredfiles

hive on mr 作业结束时是否合并小文件。

hive.merge.size.per.task

hive 作业结束时合并文件的大小（byte）。

hive.merge.smallfiles.avgsize

作业的输出文件平均大小（byte）小于该值时，hive 将启动 MapReduce 作业将输出文件合并成大文件。

  • 如果 hive.merge.mapfiles=true 时只对仅包含 map 任务的作业生效。

  • 如果 hive.merge.mapredfiles=true 时对所有 MapReduce 作业生效。

hive.merge.sparkfiles

hive on spark 作业结束后是否合并小文件。

hive.spark.executor.memory

hive on spark 作业中每个 executor 的分配内存。

hive.spark.executor.cores

hive on spark 作业中每个 executor 的分配核心数。

hive.spark.executor.instances

hive on spark 作业中每个作业分配的 executor 个数。

hive.server2.idle.session.timeout

hiveserver2 的 session 闲置超过该时间时将被关闭，置零或负值时将禁用。需填入时间值，单位（d/day, h/hour, m/min, s/sec, ms/msec, us/usec, ns/nsec），不指定时默认 msec。

hive.server2.idle.operation.timeout

hiveserver2 的 session 中 operation 超过该时间时将被取消，置零或负值时将禁用。需填入时间值，单位（d/day, h/hour, m/min, s/sec, ms/msec, us/usec, ns/nsec），不指定时默认 msec。

hive.server2.session.check.interval

hiveserver2 中检查 session 和 operation 超时的间隔时间，该值应该大于等于 3000msec ，置零或负值时将禁用。需填入时间值，单位（d/day, h/hour, m/min, s/sec, ms/msec, us/usec, ns/nsec），不指定时默认 msec。

QingStor

是否将 QingStor 与 Hadoop , Spark 和 Hive 集成，如需集成则必须输入相应的 access_key 及 secret_key。

QingStor_zone

指定 QingStor 的分区，目前开放了 pek3a 和 sh1a。 其他分区何时开放请关注 QingMR 用户指南。

s3.endpoint

兼容 S3 的对象存储的 endpoint。如果指定了该值，QingStor_zone 将被忽略，常用于私有云中无法访问公有云对象存储的场景。通常公有云不用指定该值，如果指定须以 s3.<zone>.qingstor.com 格式。

access_key

指定 QingStor 的 access_key。

secret_key

指定 QingStor 的 secret_key。

enable_spark_standalone

是否开启 Spark Standalone 模式。

  • 开启后将可以以 Spark Standalone 模式提交 Spark 应用。

  • 关闭后可以以 Spark on YARN 模式提交 Spark 应用。如仅以 Spark on YARN 模式提交 Spark 应用或者仅使用 hadoop 相关功能，则可以选择关闭 Spark Standalone 模式以释放资源。

此参数不要和其他配置参数项一起修改，推荐单独改动此项然后保存设置。

spark.master.SPARK_DAEMON_MEMORY

Spark master 进程（Standalone 模式）占用内存（MB）。该值上限定为总内存-1024。

spark.worker.SPARK_DAEMON_MEMORY

Spark worker 进程（Standalone 模式）占用内存（MB）。该值上限定为总内存-1024。

PYSPARK_PYTHON

指定 Python Spark 程序所用的 Python 版本，目前支持 Anaconda 发行版的 Python 2.7.13 和 3.6.1。两个 Python 版本对应的 Anaconda 发行版数据科学库 numpy, scikit-learn, scipy, Pandas, NLTK 和 Matplotlib 也包含在内。

spark.worker.cleanup.enabled

定期清理应用 work 目录，运行中的 application 不会被清理。

spark.worker.cleanup.interval

清理应用 work 目录的时间间隔，以秒为单位，默认为 28800 秒（ 8 小时）。

spark.worker.cleanup.appDataTtl

保留 worker 上应用 work 目录的时间，以秒为单位，默认为 86400 秒（24 小时）。

spark.scheduler.mode

Spark 应用内调度模式，针对 Spark 应用内不同线程提交的可同时运行的任务。

hadoop.proxyuser

Hadoop 代理用户。

hadoop.proxyuser.hosts

Hadoop 代理用户能代理哪些 hosts。

hadoop.proxyuser.groups

Hadoop 代理用户能代理指定 host 中的哪些 groups。

resource_manager.YARN_HEAPSIZE

ResourceManager 最大可用堆内存大小（MB），如果指定 1000 ，则 ResourceManager 将可利用当前所有空闲内存。

node_manager.YARN_HEAPSIZE

NodeManager 最大可用堆内存大小（MB），该值上限为总内存的一半。

datanode.HADOOP_HEAPSIZE

Datanode daemon 进程最大可用堆内存大小(MB)，默认值为1000。该值上限为总内存-1024。

dfs.namenode.handler.count

Name node 节点服务线程数。

dfs.datanode.handler.count

Data node 节点服务线程数。

dfs.replication

HDFS 副本数。

fs.trash.interval

控制 Trash 检查点目录过多少分钟后被删除。

yarn.resourcemanager.scheduler.class

YARN ResourceManager 调度器，默认为 CapacityScheduler，可选 FairScheduler。

  • 如果选择 FairScheduler，需要上传自定义的 fair-scheduler.xml 到 HDFS 的 /tmp/hadoop-yarn/ 目录，然后右键点击集群选择更新调度器。

  • 如需对 CapacityScheduler 的默认行为进行更改，需要上传自定义的 capacity-scheduler.xml 到 HDFS 的 /tmp/hadoop-yarn/ 目录，然后右键点击集群选择更新调度器。

yarn.resourcemanager.client.thread-count

处理 applications manager 请求的线程数。

yarn.resourcemanager.amlauncher.thread-count

启动/清理 ApplicationMaster 的线程数。

yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count

处理 scheduler 接口请求的线程数。

yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count

处理 resource tracker 请求的线程数。

yarn.resourcemanager.admin.client.thread-count

处理 ResourceManager 管理接口请求的线程数。

yarn.nodemanager.container-manager.thread-count

分配给 Container Manager 用的线程数。

yarn.nodemanager.delete.thread-count

用于清理工作的线程数。

yarn.nodemanager.localizer.client.thread-count

用于处理 localization 请求的线程数。

yarn.nodemanager.localizer.fetch.thread-count

用于处理 localization fetching 请求的线程数。

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

是否需要为 container 检查物理内存限制。

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

是否需要为 container 检查虚拟内存限制。

yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

NodeManager 中虚拟内存与物理内存的比率。

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

ResourceManager 中针对每个 container 请求内存的最小分配值（MB）。
低于该值的内存请求将会抛出 InvalidResourceRequestException 异常。

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

ResourceManager 中针对每个 container 请求内存的最大分配值（MB）。
高于该值的内存请求将会抛出 InvalidResourceRequestException 异常。

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores

ResourceManager 中针对每个 container 请求 virtual CPU cores 的最小分配值。
低于该值的请求将会抛出 InvalidResourceRequestException 异常。

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores

ResourceManager 中针对每个 container 请求 virtual CPU cores 的最大分配值。
高于该值的请求将会抛出 InvalidResourceRequestException 异常。

yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue

以下 yarn.scheduler.fair.* 相关选项只有在 FairScheduler 被使用时才生效。在资源请求中没有指定队列名字的时候，是否使用 username 作为默认的队列名。
如果此选项被设置为 false 或者未设置，所有 job 都将共享一个名为 default 的队列。

yarn.scheduler.fair.preemption

是否应用 preemption。

yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold

超过指定集群资源利用率后将会激活 preemption。资源利用率是已用资源与资源容量的比率。

yarn.scheduler.fair.sizebasedweight

是否根据应用的大小分配资源，而不是对所有应用无视大小分配同样的资源。

yarn.scheduler.fair.assignmultiple

是否允许在一次心跳中指定多个 container。

yarn.scheduler.fair.max.assign

如果 assignmultiple 为 true ，在一次心跳中可指定的最大 container 数量。设置为 -1 表示无限制。

yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node

对于请求某特定节点上 container 的应用，设定该值指定一个可错失的得到别的节点中 container 的机会。
错失次数超过该值，该请求将得到别的节点的 container。
以集群大小百分比的形式指定，-1 表示不错失任何调度机会。

yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack

对于请求某特定 rack上container 的应用，设定该值指定一个可错失的得到别的 rack 中 container 的机会。
错失次数超过该值，该请求将得到别的 rack 的 container。
以集群大小百分比的形式指定，-1 表示不错失任何调度机会。

yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools

  • 如果设置为 true,每次应用提交后都会创建一个新的队列。

  • 如果设置为 false，当某应用没有在分配分请求中指定队列时，该应用都会被放到 default 队列中。如果在请求中制定了队列分配策略，则该属性将被忽略。

yarn.scheduler.fair.update-interval-ms

重新锁住调度器重新计算 fair shares 和请求以及检查是否有资源可以被用于 preemption 的时间间隔。

yarn.nodemanager.log.retain-seconds

保存 YARN 应用日志的时间（以秒为单位）。仅在没有启用日志聚合时生效。

yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec

YARN 应用结束后多长时间删掉应用的本地文件目录及日志目录（以秒为单位）。

yarn.log-aggregation-enable

是否开启 YARN log 的集中存储。

yarn.log-aggregation.retain-seconds

集中存储的 log 将被保存多久（秒）。

yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds

多长时间（秒）检查一次集中存储的 log 是否到期可以清理。
如果设置为 0 或负数，则该值将会被设置为 yarn.log-aggregation.retain-seconds 的十分之一。
如果该值过小可能会导致频繁向 name node 发送请求。

yarn.nodemanager.remote-app-log-dir

集中存储的 log 将被保存在那，默认为 HDFS 的 /tmp/logs 目录。

yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix

集中存储的 log 将会被放在 {yarn.nodemanager.remote-app-log-dir}/${user}/{本参数}中。

yarn.webapp.ui2.enable

是否启用 YARN WEB UI v2 ，默认启用。

kap.storage.columnar.spark-conf.spark.executor.cores

单个查询 Spark Executor 所用 CPU 核数。

kap.storage.columnar.spark-conf.spark.executor.instances

查询 Spark Executor 数。

kap.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.memory

查询 Spark Driver 内存大小。

kap.storage.columnar.spark-conf.spark.executor.memory

单个查询 Spark Executor 内存大小。

flink.jobmanager.heap.size

JobManager 内存大小。

flink.taskmanager.heap.size

Taskmanager 内存大小。

flink.parallelism.default

任务默认并行度。

flink.jobmanager.archive.expiration-time

已完成任务保存时间。

flink.env.log.max

日志最大保存个数。