yarn中要看详细的job日志

HADOOP之YARN详解 第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成。其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。对应Hadoop版本为Hadoop 1.x, 和0.21.x, 0.22.x。为克服Hadoop 1.0中的HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的,针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持方面的不足,提出了全新的资源管理框架YARM。 阅读详情
  • 1.JobHistoryServer得启动
  • 2.修改windows的hosts文件 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts,因为在服务器上可能配置的ip的别名,到Windows浏览器不识别
  • 3.vim /opt/module/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml 中添加以下日志参数

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
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【回顾】flink1.12+作业以per-job模式部署在yarn-cluster的异常,flink日志配置及webui日志输出,重启作业后checkpoint恢复 flink作业yarn部署遇到的异常 flink日志配置webui日志输出 重启flink作业后checkpoint恢复 阅读详情

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1.任务实例attempt长时间没有向MRAPPMaster报告,后者一直没收到其进度的更新,一般attempt实例与APPMaster3s通信一次,前者像后者报告任务进度和状态;超出阈值,任务变会被认为僵死“”被标记失败failed,然后MRAPPMaster会将其JVM杀死,释放资源。对于后者,一般是由于作业被杀死或者该任务的备任任务(推测执行)已经执行完成,这个任务不需要继续执行了,所以被Killed。其他再比如任务执行超出某些阈值范围,比如动态分区超过最大文件数,所有任务都会被杀死killed.

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如题,弄了蛮久。主要Maven项目依赖了spark core,spark streaming等,这些里面用了slf4j记录日志;估计会和项目中的log4j起冲突,导致记录日志不成功。 换成slf4j就OK了。 pom.xml如下: org.slf4j slf4j-api 1.7.12 log4j.xml如下:

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INFO mapreduce.Job: Job job_1609687269347_0001 failed with state FAILED due to: Task failed task_160

当遇到job错误时,可以打开job,查看错误再解决 21/01/03 10:24:54 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 21/01/03 10:24:55 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 21/01/03 10:24:58 INFO mapreduce.Job: Job job_1609687269347_0001 failed with state FAILED due to: Task failed ta

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