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专注在大数据分布式计算、数据库及存储领域，拥有13+年大数据引擎、数据仓库、宽表引擎、平台研发经验，6年云智能大数据产品技术一号位经验，10年技术团队管理经验；云智能技术架构/云布道师； 研发阿里历代的大数据技术产品包括ODPS、DLA、ADB，最近五年主导宽表引擎研发、DLA、ADB湖仓研发；采纳回答如果集群规模不是很大，比如几台或者几十台
1、当提交大量作业时，可能作业的AppMaster占住了所有的资源。那所有的作业都卡住了
2、当一个较大的作业map跑完成，reduce启动，如果拉取数据超时，则map就会被重跑。如果资源不够，这个作业的appMaster就会释放reduce，释放后可能会被其它的作业占住，导致此作业的map长时间不能运行，reduce又占住了一部分的资源，感觉起来就是卡住了。解决问题的办法就是：
如果卡住，把一些作业kill掉。控制提交作业的并发度，分queue保证资源
2019-07-17 19:29:28赞同 展开评论 打赏
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