#job 50





#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void f(int *,int *);
int main()
{
    int N,n,i,a[100],*p1,*p2;
    scanf("%d",&N);
    getchar();
    while(N--)
    {
        scanf("%d",&n);
        getchar();
        for(i = 0 ; i < n ; i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        p1=&a[0];
        p2=&a[n-1];
        f(p1,p2);
        for(i = 0 ; i < n - 1; i++)
            printf("%d ",a[i]);
        printf("%d\n",a[n-1]);
    }
    return 0;
}
void f(int *p1,int *p2)
{
    int tmp;
    if(p1 == p2 || p1 > p2 )
        return;
    else
    {
        tmp = *p1;
        *p1 = *p2;
        *p2 = tmp;
    }
    p1++;p2--;
    f(p1,p2);
}


<think>我们正在讨论的是Hadoop YARN中的JobHistory组件。根据之前的对话历史和引用内容,用户希望了解JobHistory的详细介绍和使用说明。引用[1]提到JobHistory展示数据多但缺乏汇总页面,有人考虑将数据存入自己的数据库进行分析。引用[2]看起来是Kubernetes Job的示例,与Hadoop无关,可能是误引。引用[3]是关于Flink集群配置的片段,引用[4]是关于Oracle存储过程的代码片段。显然,引用[2][3][4]与当前主题无关,只有引用[1]与JobHistory直接相关。 因此,我们将主要依据引用[1]和之前提供的JobHistory专业知识来回答。回答结构将包括:基本概念、用途、数据存储、使用方法、局限性及优化、应用场景,最后生成相关问题。 特别注意:引用标识只在真正引用时添加,无关引用不标注。 </think>### JobHistory 详细介绍及使用说明 #### 一、基本概念 JobHistory 是 Hadoop YARN 框架的核心组件,负责**持久化存储和展示 MapReduce 作业的历史运行信息**[^1]。当作业在 YARN 上执行完成后,其详细运行记录(包括配置、任务状态、计数器等)会被序列化为 JSON 格式文件(`.jhist` 文件),保存到 HDFS 指定目录中。 #### 二、核心功能 1. **作业全生命周期追踪** - 记录作业提交时间、用户、队列、资源使用量等元数据 - 跟踪任务级事件:`TASK_STARTED`(任务启动)、`COUNTER_UPDATE`(计数器更新)等[^1] 2. **性能诊断与优化** - 分析任务执行时长分布:识别慢任务(Stragglers) - 通过计数器(如 `FileSystemCounter`)分析 I/O 效率瓶颈 - 统计 Map/Reduce 任务的成功/失败率 3. **审计与合规** - 满足作业执行记录的留存要求 - 按用户/队列统计资源消耗(用于成本核算) #### 三、数据存储结构 1. **物理存储位置** - HDFS 路径:`/logs/history/done`(默认) - 文件名格式:`job_<cluster_timestamp>_<jobid>.jhist` 2. **JSON 文件内容示例** ```json { "type": "JOB_FINISHED", "event": { "jobid": "job_1698326400000_0012", "submitTime": 1698326400000, "finishedMaps": 8, "counters": { "FILE_BYTES_READ": 1536000, "HDFS_BYTES_WRITTEN": 892000 } } } ``` #### 四、使用方法 1. **Web UI 访问** - 默认地址:`http://<history-server-host>:19888` - 功能: - 按时间范围筛选作业 - 查看任务执行时间线 - 下载完整 `.jhist` 文件 2. **命令行操作** ```bash # 获取作业历史日志 yarn logs -applicationId application_1698326400000_0012 # 直接查看 HDFS 中的 .jhist 文件 hdfs dfs -cat /logs/history/done/job_1698326400000_0012.jhist ``` 3. **自定义分析(基于引用[1])** ```python import json from hdfs import InsecureClient # 连接 HDFS client = InsecureClient("http://namenode:9870") # 读取 .jhist 文件 with client.read("/logs/history/job_123.jhist") as reader: job_data = json.load(reader) # 提取关键指标 counters = job_data["event"]["counters"] print(f"作业ID: {job_data['event']['jobid']}") print(f"文件读取量: {counters['FILE_BYTES_READ']} bytes") ``` #### 五、配置与管理 1. **延长数据保留周期** 修改 `mapred-site.xml`: ```xml <!-- 设置历史数据保留天数(默认7天)--> <property> <name>mapreduce.jobhistory.max-age-ms</name> <value>2592000000</value> <!-- 30天 --> </property> ``` 2. **启用日志聚合**(避免日志分散) 在 `yarn-site.xml` 中添加: ```xml <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> ``` #### 六、进阶应用场景 1. **容量规划** - 分析历史资源峰值:`$$ \text{集群扩容阈值} = \max(\text{历史vCore使用量}) \times 1.2 $$` 2. **性能优化** - 识别数据倾斜:若 Reduce 任务执行时间方差 $ \sigma^2 > \text{平均时间} \times 0.5 $,需优化分区 3. **跨作业分析** 通过 ETL 将 `.jhist` 导入数据库(实现引用[1]的方案): ```sql CREATE TABLE job_history ( job_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY, user_name VARCHAR(20), queue VARCHAR(30), vcore_seconds INT, hdfs_bytes_read BIGINT ); ``` #### 七、可视化工具推荐 1. **Elasticsearch + Kibana** - 构建作业执行时间热力图 - 生成队列资源使用占比饼图 2. **Grafana 监控看板** - 实时展示:`$$ \text{作业成功率} = \frac{\text{成功作业数}}{\text{总作业数}} \times 100\% $$` - 预警慢作业:执行时间 > 历史 P95 百分位 --- ###
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