MapReduce的timeout设置

最新推荐文章于 2025-02-18 23:17:03 发布
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分类专栏： hadoop mapreduce 文章标签： mapreduce hadoop timeout
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nicholas_dlut/article/details/88543871
本文介绍在使用Hadoop MapReduce进行大数据处理时，如何通过调整关键参数来避免任务超时，确保计算任务的顺利执行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用Hadoop mapreduce计算时，遇到计算量较大的任务时经常会出现超时的问题，这时候就需要设置对应的参数了，需要设置的参数为：

【异常问题】Hive中SQL执行mapreduce.task.timeout超时问题
Insist
12-14 1万+
【异常描述】 Task with the most failures(4):  ----- Task ID:task_1479051658015_121922_r_000000 URL:http://hnn01.ns4f.hi.ipm.nokia.com:8088/taskdetails.jsp?jobid=job_1479051658015_121922&tipid=task_14790
MapReduce-HBase 新老集群迁移引发的对scan timeout思考
u010737756的博客
01-25 741
lease exception: 租约的有效期由hbase-site中参数hbase.regionserver.lease.period确定，默认的租约有效时间是60000ms，一分钟 在1.1版本后，hbase.regionserver.lease.period改为hbase.client.scanner.timeout.period
MapReduce设置参数防止超时
weixin_30735391的博客
03-05 413
1. 如果碰到异常“Task attempt failed to report status for xxx seconds. Killing!”，最可能是碰到死循环了。 2. 如果没有死循环：控制超时的属性是：mapred.task.timeout，默认600000ms，即600s。可以设置成更大的值。可以直接在Jobconf或Configuration中修改（只对本Job起作用），也可以修改...
MapReducer 计算定位时间问题-面试题
等夏天
02-21 497
/**数据 * userA,locationA,2018-01-01 08:00:00,60 userA,locationA,2018-01-01 09:00:00,60 userA,locationB,2018-01-01 10:00:00,60 userA,locationA,2018-01-01 11:00:00,60 * * 最终结果 user...
hadoop jar包_IDEA+Hadoop编写wordcount
weixin_39613951的博客
11-30 347
等着双十一抢东西，顺便写个实验过程吧。 wordCount的目的是统计文件中每个单词出现的次数。将作业拆分成Map阶段(Mapper tasks)和Reduce阶段(Reducer tasks)。每个阶段都以键值对作为输入和输出。(input) -> map -> ->shuffle -> ->reduce -> (output)先...
mapred.task.timeout参数
08-13 1739
mapred-site.xml文件中： mapred.task.timeout 600000 The number of milliseconds before a task will be te...
生产环境踩坑系列::Hive on Spark的connection timeout 问题
艺术码农农场
07-18 3440
起因 7/16凌晨，钉钉突然收到了一条告警，一个公司所有业务部门的组织架构表的ETL过程中，数据推送到DIM层的过程中出现异常，导致任务失败。 因为这个数据会影响到第二天所有大数据组对外的应用服务中组织架构基础数据，当然，我们的Pla-nB也不是吃素的，一旦出现错误，后面的权限管理模块与网关会自动配合切换前一天的最后一次成功处理到DIM中的组织架构数据，只会影响到在前一天做过组织架构变化的同事在系统上的操作，但是这个影响数量是可控的，并且我们会也有所有组织架构变化的审计数据，如果第二天这个推数的ETL修复不
MapReduce 的核心知识点，你都 get 到了吗 ?（干货文章，建议收藏！）
大数据梦想家
05-02 8500
说实话，我不相信你都 get 到了这些点 ~
MapReduce远程调试
weixin_46161645的博客
02-18 1010
问题解决的关键是Container分配物理内存的值乘以“yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio”的值大于异常信息中的数据；另外一种思路是禁用虚拟内存的检查，这种方法我没有实际验证。此处有一个很大的疑问：为什么物理内存占用很小，但虚拟内存占用会这么大？这个问题目前还未搞懂(>﹏<)在ResourceManager上根据提交的Application ID查找AM所在的服务器。打开track url地址，查找到Task所在的服务器。
MapReduce的容错机制
qiruiduni的专栏
09-08 7019
Failures 在现实世界中，难免遇到用户代码的错误、进程崩溃、机器宕机等情况。使用Hadoop的一个好处是它有能力处理这些失败，使你的job能够成功完成。我们需要考虑以下实体的失败：task、application master、node manager 、resource manager。 Task Failure 考虑第一种情况task失败。最常见的task 失败是在map或
hadoop distcp超时失败
zx1414iang的博客
03-21 2267
执行distcp任务失败，获取yarn任务日志查看task任务超时失败 查看日志中超时异常 Diagnostics report from attempt_1647496740778_1063_m_000019_3: AttemptID:attempt_1647496740778_1063_m_000019_3 task timeout set: 1800000s, taskTimedOut: false; task stuck timeout set: 1200s, taskStuck: true
MapReduce超时原因（Time out after 300 secs）
weixin_30405421的博客
11-06 1246
　　目前碰到过三种原因导致 Time out after 300 secs。 1. 死循环 　　这是最常见的原因。显式的死循环很容易定位，隐式的死循环就比较麻烦了，比如正则表达式。曾经用一个网上抄来的邮箱正则表达式匹配百亿条数据，最终导致一个map阶段的attempt频繁超时重试，最后自己重写了一个简化版的表达式，问题解决。 2. 频繁GC 程序中生成了过多的全局对象会导...
MapReduce的疑难杂症
澈彻策的博客
08-10 841
1.Java.net.SocketTimeoutException: 60000millis timeout while waiting for channel to be ready for read. ch 若果排除代码纰漏，这就是电脑配置引起的问题，因为切片分的太多所以导致运行超时。应该用ConbineTextInputFormat规定每个任务读取文件的最低大小，从而减少切分数 job.
hadoop map端的超时参数
weixin_30750335的博客
11-15 355
目前集群上某台机器卡住导致出现大量的Map端任务FAIL，当定位到具体的机器上时，无法ssh或进去后terminal中无响应，退出的相关信息如下： [hadoop@xxx ~]$ Received disconnect from xxx: Timeout, your session not responding. 任务执行失败的错误日志： AttemptID:attem...
mapreduce问题记录
u013509299的专栏
04-07 359
# -*- coding:utf-8 -*- import sys import os from collections import defaultdict def emoji_merge(tokens): res = [] emoji = "" flag = False for token in tokens: if token == '[': flag = True emoji = token
Hadoop3教程（三十四）：（生产调优篇）MapReduce生产经验汇总
经年藏殊的博客
10-22 1021
主要介绍了MR中各阶段常用的调优参数设置，并简单分析了下当MR程序跑的慢的时候，可以从哪些角度考虑优化
MapReduce之如何处理失败的task
happy19870612's blog
11-18 4549
一 常见容错场景分析 1.1作业某个任务阻塞了，长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕，ReduceTask运行过程中，某个MapTask节点挂了，或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了   二 作业某个任务阻塞了，长时间占用资源不释放 这种问题通常是由于程序bug，数据特性造成的，会让程序阻塞，任务运行停滞不前。在我们表面上看来是任务停滞不前。   这种问题
MapReduce工作机制
小黑
05-07 8998
运行流程当你在MapReduce程序中调用了Job实例的Submit()或者waitForCompletion()方法，该程序将会被提交到Yarn中运行 其中的过程大部分被Hadoop隐藏起来了，对开发者来说是透明的 程序运行的过程涉及到个概念： 1.Client：提交程序的客户端 2.ResourceManager：集群中的资源分配管理 3.NodeManager：启动和监管各
MAPREDUCE
最新发布
03-13
<think>好的，用户之前让我介绍了Hadoop的HDFS和YARN组件，现在他们想了解MapReduce。我需要确保这次回答的结构和之前的保持一致，这样用户更容易理解。首先，我应该从MapReduce的概述开始，说明它在Hadoop生态系统中的角色，特别是作为YARN上的一个计算框架。 接下来，我需要分解MapReduce的核心思想，也就是“分而治之”。这部分要解释清楚Map和Reduce两个阶段各自的作用，以及它们如何协同工作处理大数据。用户可能对这两个阶段的具体功能不太清楚，所以需要用简单的例子来说明，比如词频统计的例子，这样更直观。 然后，架构与执行流程是关键部分。需要提到ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster，这些在之前介绍YARN的时候已经讲过，这里需要强调MapReduce如何利用YARN的资源管理。分步骤说明从作业提交到完成的整个流程，包括InputFormat、Mapper、Shuffle、Reducer、OutputFormat等步骤。这部分需要详细但不过于技术化，保持清晰。 特性与优化部分要突出MapReduce的优势，比如容错性和扩展性，同时也要提到它的局限性，比如不适合实时处理。用户可能想知道MapReduce的适用场景和如何优化性能，所以需要给出实际的优化建议，比如调整任务数量或启用压缩。 最后，总结部分需要将MapReduce与HDFS、YARN结合起来，说明它们如何协同工作，以及适用的场景，比如离线批处理。可能还要提到常见问题，比如数据倾斜，以及解决方案，比如自定义Partitioner。确保用户理解MapReduce在整个Hadoop体系中的位置和作用，以及如何有效使用它。 检查是否遵循了系统级指令，比如数学公式的格式是否正确，使用中文，结构清晰。确保每个部分都有小标题，分点说明，保持和之前的回答风格一致。可能需要参考之前的回答，确保术语和结构匹配，避免混淆用户。还要注意用户可能的深层需求，比如他们可能是在学习Hadoop，准备搭建大数据处理系统，因此需要强调MapReduce的实用性和应用场景，帮助他们理解何时选择MapReduce而不是其他框架如Spark。</think>以下是**MapReduce**的逐步解析： --- ### 1. **MapReduce概述** - **定位**：Hadoop的核心计算框架，基于“分而治之”（Divide and Conquer）思想，专为海量数据的**批处理**设计。 - **核心目标**：简化分布式编程，将复杂计算抽象为两个阶段——**Map**和**Reduce**。 - **依赖关系**：运行于YARN之上，由YARN管理资源调度，依赖HDFS存储输入/输出数据。 --- ### 2. **核心思想：分而治之** #### (1) **Map阶段** - **输入**：数据按块（HDFS Block）分割，每个块对应一个Map任务。 - **处理逻辑**： - 用户自定义`map()`函数，将输入键值对（Key-Value）转换为中间键值对。 - **示例**（词频统计）： $$ \text{输入：} \ (行号,\ "hello\ world\ hello") \ \Rightarrow \ \text{输出：} \ [("hello",1), ("world",1), ("hello",1)] $$ #### (2) **Shuffle与Sort阶段** - **数据重分布**：将相同Key的中间结果聚合到同一Reducer。 - **排序**：默认按Key排序，确保Reducer按顺序处理数据。 #### (3) **Reduce阶段** - **输入**：经过Shuffle后的键值对（Key, [Value List]）。 - **处理逻辑**： - 用户自定义`reduce()`函数，对相同Key的值进行汇总。 - **示例**（词频统计）： $$ \text{输入：} \ ("hello", [1,1]) \ \Rightarrow \ \text{输出：} \ ("hello", 2) $$ --- ### 3. **架构与执行流程** #### (1) **角色分工** - **ResourceManager（YARN）**：全局资源分配。 - **NodeManager（YARN）**：在节点上启动容器（Container）执行任务。 - **ApplicationMaster**：每个MapReduce作业独享一个AM，负责任务监控与容错。 #### (2) **作业执行步骤** 1. **作业提交**：客户端提交JAR包和配置到YARN。 2. **资源申请**：ApplicationMaster向RM申请Map和Reduce任务资源。 3. **Map任务分配**： - InputFormat（如`TextInputFormat`）将输入文件切分为`InputSplit`，生成Map任务。 - 每个Map任务处理一个Split。 4. **Map阶段完成**：输出写入本地磁盘（中间结果暂存）。 5. **Reduce任务启动**： - Reduce任务从所有Map节点拉取（Fetch）对应分区的数据。 - 执行用户定义的`reduce()`函数。 6. **输出写入**：通过OutputFormat（如`TextOutputFormat`）将结果写入HDFS。 --- ### 4. **关键特性** - **容错性**： - **Task重试**：失败的任务自动重新调度到其他节点。 - **推测执行**（Speculative Execution）：对慢节点启动备份任务，防止任务拖尾。 - **数据本地化**：优先调度Map任务到存储输入数据的节点，减少网络传输。 - **扩展性**：通过增加节点可线性扩展处理能力。 --- ### 5. **优化与适用场景** #### (1) **优化技巧** - **合并小文件**：减少Map任务数量（通过`CombineFileInputFormat`）。 - **Combiner预聚合**：在Map端本地合并数据，减少Shuffle数据量。 $$ \text{示例：Map输出} \ [("a",1), ("a",1)] \ \xrightarrow{Combiner} \ ("a",2) $$ - **压缩中间数据**：使用Snappy/LZO压缩Shuffle数据，降低I/O开销。 - **调整任务并行度**：根据集群资源设置合理的Map/Reduce任务数。 #### (2) **适用场景** - **离线批处理**：日志分析、ETL（数据清洗转换）、大规模数据聚合。 - **不适合场景**：低延迟查询（如OLAP）、流式计算、迭代计算（推荐使用Spark）。 --- ### 6. **MapReduce与HDFS/YARN的协作** - **数据流**： 1. 输入数据从HDFS读取。 2. YARN分配资源执行MapReduce作业。 3. 计算结果写回HDFS。 - **资源调度**：YARN动态分配Container运行Map/Reduce任务，避免静态资源划分。 --- ### 7. **代码示例（伪代码）** ```java // Mapper类 public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWritable key, Text value, Context context) { String[] words = value.toString().split(" "); for (String word : words) { context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); } } } // Reducer类 public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } } ``` --- ### 8. **常见问题与解决** - **数据倾斜**（某些Key数据量过大）： - **方案**：自定义Partitioner分散热点Key，或使用Combiner预聚合。 - **OOM（内存溢出）**： - **方案**：调整`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`参数。 - **任务超时**： - **方案**：增大`mapreduce.task.timeout`值或优化代码逻辑。 --- ### 9. **总结** - **核心价值**：以简单编程模型解决海量数据分布式计算问题。 - **局限与演进**：虽然MapReduce适合批处理，但Spark等内存计算框架在迭代计算和实时性上更具优势。 - **学习建议**：掌握MapReduce有助于理解分布式计算原理，是学习Hive、Pig等上层工具的基础。
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