Hadoop WordCount程序
执行过程中会生成详细的日志信息，这些日志可以帮助用户了解作业的运行状态、调试问题以及优化性能。当
执行以下命令启动
WordCount任务时：
```bash
hadoop jar wc.jar com.yyds.
wordcount.
WordcountDriver /user/yyds/input /user/yyds/output
```
系统会在控制台输出一些基本的运行时信息，例如任务进度、Map和Reduce阶段的状态等。此外，完整的日志通常存储在
Hadoop的日志目录中，具体路径取决于
集群的配置。
### 日志获取方式
1. **YARN应用程序日志**
Hadoop使用YARN作为资源调度框架时，可以通过以下命令
查看特定作业的日志：
```bash
yarn logs -applicationId <application_id>
```
其中 `<application_id>` 是作业运行时由ResourceManager分配的唯一标识符，可以在控制台输出中找到该ID。此命令将输出包括ApplicationMaster和各个Container的日志信息[^1]。
2. **HDFS上的日志文件**
如果启用了日志聚合功能（`yarn.log-aggregation-enable` 设置为 `true`），则日志会被上传到HDFS中的指定路径，通常是 `/tmp/logs` 或者根据配置设定的路径。可以使用如下命令访问这些日志：
```bash
hadoop fs -cat hdfs://<namenode>:<port>/tmp/logs/<application_id>/*
```
3. **Web UI
查看日志**
YARN提供了基于Web的界面，默认地址为 `http://<resourcemanager-host>:8088`。通过该界面可以浏览所有已提交的应用程序，并点击进入具体的Job页面
查看其日志内容。
4. **本地NodeManager日志**
如果未启用日志聚合，则日志文件默认保存在各个NodeManager节点的本地磁盘上，路径通常为 `$
HADOOP_LOG_DIR/userlogs/<application_id>`。需要登录到对应的节点并
查看相应目录下的日志文件。
5. **自定义日志输出**
在编写MapReduce程序时，可以通过 `org.apache.
hadoop.mapreduce.Mapper` 和 `org.apache.
hadoop.mapreduce.Reducer` 中的 `Context` 对象记录自定义日志。例如：
```java
context.write(new Text("DEBUG"), new IntWritable(1)); // 输出调试信息
```
这些信息将在Mapper或Reducer的输出中体现，并可通过上述方式获取。
6. **日志级别控制**
Hadoop支持通过配置文件调整日志级别，如 `log4j.properties` 文件中设置 `
hadoop.root.logger=DEBUG,console` 可以将日志级别设为DEBUG并将日志输出到控制台，便于调试。
### 注意事项
- 确保
Hadoop集群的 `yarn.nodemanager.remote-app-log-dir` 配置项指向一个有效的HDFS路径。
- 若需长期保留日志，建议定期归档HDFS中的日志文件。
- 使用 `mapreduce.task.timeout` 和 `mapreduce.map.task.failures tolerated` 等参数可优化任务失败处理策略，从而减少无效日志的产生。
通过以上方法，可以有效地获取和分析
Hadoop WordCount作业的
执行日志，帮助诊断潜在问题并提升作业性能。
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