MapReduce JobHistoryServer 堆内存使用率过高，ALM18009 问题在旧版本中如何诊断和解决？

MapReduce实例_ALM18009涉及JobHistoryServer在2.x及更早版本中堆内存使用率过高的问题。这可能导致性能下降和稳定性问题，需要监控并采取措施优化内存使用或升级系统以解决此问题。

MapReduce JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值（2.x及以前版本）

问题描述

在MapReduce的JobHistoryServer中，如果堆内存使用率超过了设定的阈值，可能会导致性能下降或系统不稳定，这种情况通常发生在较旧版本的Hadoop（2.x及以前版本）。

原因分析

1、内存泄漏：应用程序中可能存在内存泄漏，导致堆内存不断增长。

2、配置不当：JobHistoryServer的配置可能不适合当前的硬件环境和工作负载。

3、资源限制：服务器上的物理内存不足，导致JobHistoryServer无法获取足够的内存来满足需求。

解决方案

步骤1：检查内存泄漏

需要检查是否存在内存泄漏，可以使用Java的内存分析工具（如VisualVM、MAT等）来分析JobHistoryServer的堆内存快照，找出潜在的内存泄漏点。

步骤2：调整配置参数

根据分析结果，可以尝试调整JobHistoryServer的配置参数，例如增加堆内存大小或调整垃圾回收策略，可以在mapredsite.xml文件中设置以下参数：

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.heapsize</name>
  <value>512m</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.admin.heapsize</name>
  <value>512m</value>
</property>

步骤3：优化资源分配

如果调整配置参数后问题仍然存在，可以考虑优化资源分配，这可能包括增加服务器的物理内存、升级硬件或调整集群的其他组件以减轻JobHistoryServer的负担。

通过以上步骤，可以解决MapReduce JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值的问题，在实际操作中，需要根据具体情况进行分析和调整，以达到最佳性能和稳定性。