MapReduce任务失败排查定位思路

于 2025-02-09 21:43:35 发布
阅读量1.4k 收藏 52
点赞数 62
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Yarn&MapReduce线上问题处理方案 文章标签： mapreduce 大数据 云计算 bigdata
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_57874805/article/details/145537532

个人主页：500佰

#MapReduce业务常见故障 #大数据 #生产环境真实案例 #MapReduce #批计算 #离线业务 #整理 #经验总结

说明：此篇总结MapReduce业务常见故障案例处理方案 结合自身经历 总结不易 +关注 +收藏 欢迎留言

更多专题(详见)：MapReduce计算引擎详解 --项目优化(指导书)

MapReduce任务失败排查定位思路

概述

理论上来说直接导致MapReduce任务失败的原因是ApplicaitonMaster任务失败或者Task失败。先根据MR日志确认失败原因，然后确认是由节点环境问题还是业务逻辑问题导致失败。

定位思路

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
sqoop数据导出报错Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0
日常分享数据分析开发、编程语言内容
05-07 3275
sqoop数据导出报错Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0
6到飞起Arthas——记一次线上问题排查及调优
qiubboy的博客
05-21 850
Arthas是Alibaba开源的Java诊断工具，通过Java agent机制 attach到ava进程上，使用ASM技术对需要诊断的类进行字节码修改。（详细原理及用法参照官方文档https://arthas.aliyun.com/doc/en/） 线上诊断神器Arthas，强烈安利一波。好嘞，切回本次重点，记一次线上调优： 背景： 公司自研的服务治理框架，sdk客户端在向控制中心寻址时，经常会出现寻址超时的情况（sdk客户端设置超时时间为3s）。虽然客户端会每5S会发送一次寻址请求，且请求到..
探讨MapReduce失败的几种情形
andyguan01_2的博客
04-22 3805
在现实情况中，程序运行可能遇到各种故障：用户代码错误不断、进程崩溃、机器故障等等。使用Hadoop最主要的好处之一是它能处理此类故障并让你能够成功完成作业。五门需要考虑以下实体的失败：任务、application master、节点管理器和资源管理器。 1、任务运行失败 首先考虑任务失败的情况。最常见的情况是map任务或reduce任务中的用户代码抛出运行异常。如果发生这种情况，任务JVM会在退出...
写MapReduce程序时遇到错误Error:Job job_local202008051121_0001 failed with state FAILED due to: NA
qq_20016465的博客
08-06 6965
写MapReduce程序时遇到错误Error:Job job_local202008051121_0001 failed with state FAILED due to: NA
Sqoop常见问题
NDF923的专栏
12-21 4662
1、sqoop从MySQL导入数据到hive时，报： 20/09/18 11:20:33 INFO mapreduce.Job: Job job_1600395587790_0002 failed with state FAILED due to: Application application_1600395587790_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1600395587790_0002_000002 exited wit
sqoop从hive导入到外部数据库mysql报错：Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 kill
luzhiji的博客
03-25 612
我的hive的这个表的数据格式和mysql表里的多不上，导致出错。查找日志然而也并没有真正找得到解决的办法，经过调整hive的表的格式，然后就好了。这个困扰了我很久的问题终于找到了。后来我终于找到原因了。
MapReduce故障排查与性能调优：经验分享与案例分析
本文首先介绍了MapReduce的基本概念与架构，随后深入探讨了故障排查的理论基础与实用技巧，包括故障诊断流程、定位方法、常见故障案例分析以及预防和系统监控。性能调优的理论基础与实用技巧部分则讨论了性能评估...
hive程序提交后运行失败，排查步骤
最新发布
06-24
我们正在处理一个关于Hive程序运行失败排查的问题。根据用户需求，我们需要提供Hive程序提交后运行失败的原因分析及排查步骤。同时，我们有一些系统级指令需要遵守，包括使用正确的LaTeX格式、中文回答、生成相关...
【问题排查】：MapReduce Join操作的调试与故障诊断指南
作为数据处理的常见任务，MapReduce的Join操作是连接不同数据集以进行复杂分析的关键步骤。在本章中，我们将对MapReduce Join操作的基本概念进行介绍，为读者建立起初步的理解，并引出后续章节对于Join操作深入探讨...
sqoop export导入任务失败但部分数据入库成功能问题
Colinspace
10-08 1080
分析整理遇到的sqoop export导入，任务执行失败，但是实际数据库中对应表存在部分数据的问题
Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 killedReduces: 0
lesssssss的博客
04-27 887
这个错误是一个很广泛的错误,我这里是犯了其中一个方向的错误,就是在hive表数据中有很多由于之前反复测试从别的层导入该层的脚本生成的重复的数据文件.比如。在使用sqoop将数据从hive向mysql中导入数据时报错。把这些重复的copy文件删除之后就可以正常导入mysql了。
yarn高可用集群中执行MapReduce任务报错:Last 4096 bytes of stderr :错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.hadoop.mapreduce.v2..
qq_40678149的博客
06-26 651
2.配置yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm-id信息：对于每个rm-id，为ApplicationMasters指定调度程序。1.配置yarn.resourcemanager.webapp.address.rm-id信息：对于每个rm-id，指定RM Web应用程序对应的。（二）将（一）输出结果添加到yarn-site.xml文件中。（三）将（一）输出结果添加到yarn-site.xml文件中。（一）重复执行一、中的（一）执行代码。
Hadoop错误：Task Id : attempt_1633228897132_0002_m_000000_0, Status : FAILED
Maishuchongji的博客
10-03 2651
INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2021-10-03 10:49:22,839 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1633228897132_0002_m_000000_0, Status : FAILED Error: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 5 //这里说：数组下标越界异常 对照后发现 // String[] split = text.toSt
Application application_xxx failed 2 times due to AM Container for attempt_xxx exited withexitCode:
m0_53867640的博客
08-01 5008
通过上面的两张图片不难看出，主要是存在两个问题。结果显示块状态是健康的，即并没有块损坏这一说法。
failed with state FAILED due to: Application application_xxx failed 2 times due to AM Container
qq_65303368的博客
02-14 1185
在mapred-site.xml与yarn-site.xml文件中写入以下内容。在搭建好hadoop集群后使用以下命令测试mapreduce报错。可能是程序找不到主类造成的。
INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1610003035850_0014_r_000002_2, Status : FAILED
abigorange的博客
01-14 2080
运行hadoop报错 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1610003035850_0014_r_000002_2, Status : FAILED Error: java.io.EOFException at java.io.DataInputStream.readUnsignedShort(DataInputStream.java:340) at java.io.DataInputStream.readUTF(DataInputStream.java:589)
Hadoop写压测试出现Job failed!
ggssc的博客
02-07 799
hadoop写压测试，集群性能不够会如何
Sqoop 导入数据时的部分任务错误
09-27 1164
查了半天，也测试了提示说的那两个配置，并不是这个问题，最后发现创建 Hadoop 集群时有台机器的 hostname 设置的不对，改过来就好了，唉，搭建集群时的一个疏忽，导致后面查了半天这个问题，在这里记录下，也给有同样问题的朋友一个提示。
select uid ,case when udf_check_uscode(a.uscode)='1' then a.uscode else b.uscode end as uscode ,replace(replace(counterpart,'（','('),'）',')') as counterpart ,speciality_class ,perm_licence_no ,reg_region ,reg_addr ,a.uscode as src_uscode ,src_url ,src_sys ,coll_mode ,area_code ,is_open ,private_reason ,data_date ,data_src ,data_src_unit ,data_src_unit_uscode ,'1' as is_timely ,data_src_unit as aff_org ,data_src_unit_uscode as aff_org_uscode from hi_ods.ods_500029_adm_pub_site_hygiene_licence_d a left join (select uscode,subject_type,counterpart_name from hi_dwd.dwd_bsc_regist_uscode_d where date_no='20250319' and is_unique=1 )b on a.counterpart=b.counterpart_name 出现报错 [08S01]: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask
03-21
<think>嗯，用户给了一个Hive SQL查询的报错信息，错误是[08S01]，返回码2。我需要帮他们分析问题。首先，我应该回忆一下常见的Hive错误原因，尤其是返回码2的情况。通常返回码2可能和MapReduce任务执行失败有关，比如资源不足、数据倾斜、语法错误或者配置问题。 用户的SQL看起来是一个左连接，主表是hi_ods.ods_500029_adm_pub_site_hygiene_licence_d别名为a，左连接的是子查询b，子查询从hi_dwd.dwd_bsc_regist_uscode_d中选取uscode、subject_type和counterpart_name，条件是date_no='20250319'和is_unique=1。然后连接条件是a.counterpart = b.counterpart_name。 首先，我需要检查SQL语法是否有问题。看起来语法是正确的，字段别名和函数使用正确，比如udf_check_uscode和replace函数。不过，可能需要注意字段名是否正确，比如子查询b中的字段是否存在于原表中，或者是否有重名字段导致冲突。 然后，考虑数据倾斜的问题。左连接时，如果a表的counterpart字段有很多重复值，或者b表中的counterpart_name在date_no='20250319'和is_unique=1条件下有大量匹配，可能导致某些Reduce任务处理的数据量过大，从而超时或内存溢出。这时候需要检查两个表的连接键的数据分布情况，是否有某个counterpart_name对应的记录特别多。 另外，资源分配也可能是个问题。比如，Hive任务的容器内存不足，或者并行度设置不合理。可以建议用户调整mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb，或者增加mapred.reduce.tasks的数量，看看是否有改善。 接下来，子查询中的date_no='20250319'是一个未来的日期，这可能是用户输入错误，比如应该是2023年的日期？或者这个日期在数据中存在？如果这个日期在表中不存在，那么子查询b的结果可能为空，导致连接时出现问题。需要确认这个日期是否正确，或者是否是动态获取的当前日期。 UDF函数udf_check_uscode可能存在异常情况，比如输入参数类型不对或者函数本身有bug。可以建议用户单独测试这个函数，确认其返回值是否符合预期，比如返回'1'或其他值。 另外，检查数据中的特殊字符或者NULL值。比如counterpart字段可能包含特殊字符导致处理出错，或者连接字段中有NULL值，但这种情况通常不会直接导致执行错误，除非某些操作无法处理NULL。 还有可能是Hive本身的配置问题或者集群资源不足，比如磁盘空间不够，节点故障等。这时候需要查看Hive的日志，特别是任务失败的具体错误信息，通常日志中会有更详细的堆栈跟踪，帮助定位问题。 总结下来，可能的解决步骤包括：检查子查询中的date_no是否正确；确认UDF函数是否正常；检查数据倾斜问题；调整资源配置；查看详细日志定位错误点。用户可能需要结合这些方面逐一排查，或者提供更多的错误日志信息，以便更准确地确定问题根源。</think>该Hive SQL执行报错`[08S01]`属于Hive MapReduce任务执行失败。以下是分步排查思路和解决方案： --- ### 一、错误原因定位 **错误码特点**： - `return code 2`通常表示MapReduce任务失败 - 常见原因：数据倾斜、资源不足、UDF异常、数据格式错误 --- ### 二、关键排查点 #### 1. **子查询数据源验证** ```sql (select uscode,subject_type,counterpart_name from hi_dwd.dwd_bsc_regist_uscode_d where date_no='20250319' and is_unique=1 )b ``` - 📌 检查`date_no='20250319'`：该日期为**未来时间**（2025年3月19日），极可能是数据分区不存在导致空查询 - ✅ 建议：替换为有效分区如`date_no=FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(),'yyyyMMdd')` #### 2. **UDF函数异常** ```sql case when udf_check_uscode(a.uscode)='1' then a.uscode else b.uscode end as uscode ``` - 📌 `udf_check_uscode`可能抛出空指针或类型转换异常 - ✅ 建议：单独验证UDF逻辑 ```sql SELECT udf_check_uscode('TEST123') -- 测试不同输入值 ``` #### 3. **数据倾斜分析** ```sql on a.counterpart = b.counterpart_name ``` - 📌 检查`counterpart_name`分布： ```sql -- 查看高频值 SELECT counterpart_name, COUNT(*) FROM hi_dwd.dwd_bsc_regist_uscode_d GROUP BY counterpart_name ORDER BY 2 DESC LIMIT 10; ``` #### 4. **特殊字符处理** ```sql replace(replace(counterpart,'（','('),'）',')') as counterpart ``` - 📌 中英文括号替换可能产生不可见字符 - ✅ 建议：增加`TRIM()`清理空白符 ```sql replace(replace(TRIM(counterpart),'（','('),'）',')') ``` --- ### 三、资源配置优化 在Hive CLI中临时调整（需根据集群规模调整参数）： ```bash SET mapreduce.map.memory.mb=4096; -- 提升Map内存 SET mapreduce.reduce.memory.mb=8192; -- 提升Reduce内存 SET mapred.reduce.tasks=20; -- 增加Reduce并行度 ``` --- ### 四、替代执行方案 #### 分阶段调试 ```sql -- 阶段1：验证子查询有效性 CREATE TEMPORARY TABLE tmp_b AS SELECT uscode, counterpart_name FROM hi_dwd.dwd_bsc_regist_uscode_d WHERE date_no='20250319' AND is_unique=1; -- 阶段2：验证主表关联字段 SELECT counterpart, COUNT(*) FROM hi_ods.ods_500029_adm_pub_site_hygiene_licence_d GROUP BY counterpart ORDER BY 2 DESC; -- 阶段3：小范围数据测试 SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.uid, CASE WHEN udf_check_uscode(a.uscode)='1' THEN a.uscode ELSE b.uscode END AS uscode FROM hi_ods.ods_500029_adm_pub_site_hygiene_licence_d a LEFT JOIN tmp_b b ON a.counterpart = b.counterpart_name LIMIT 100; ``` --- ### 五、日志分析建议 1. 登录YARN ResourceManager Web UI（默认8088端口） 2. 查找对应失败的Application ID 3. 检查`stderr`日志中具体的Java异常堆栈 --- ### 六、典型解决方案 若确认是数据倾斜问题，可尝试： ```sql SET hive.optimize.skewjoin=true; -- 启用倾斜连接优化 SET hive.skewjoin.key=500000; -- 设置倾斜阈值 ``` 建议通过逐步注释字段定位问题列，优先保证基础关联逻辑可执行，再逐步添加复杂计算。
评论 35
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值