Hadoop学习笔记（二）：MapReduce的进度和状态

最新推荐文章于 2025-06-02 10:47:39 发布
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#hadoop #mapreduce

本文详细介绍了Hadoop MapReduce的任务进度和状态管理，包括TaskTracker与JobTracker的心跳机制、任务失败处理、超时策略以及任务重试和最大失败次数的设定，旨在帮助理解Hadoop集群中任务的监控和故障恢复机制。

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MapReduce的状态和进度

MapReduce是长时间运行的批量作业，时间一般是数秒至数小时，因此需要知道作业的进度和状态。
1. 状态
       状态包括：Job或task的状态（一个Job和它的每个task都有一个状态，比如：正在运行、成功完成、失败状态）、map和reduce的状态、作业计数器的状态、用
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大数据学习笔记09：MapReduce概述
howard2005的专栏
01-08 668
文章目录一、引入问题问题1：100副牌，没有大小王，差一张牌，确定缺少的那张牌。问题2：100GB网站访问日志文件，找出访问次数最多的IP地址。二、MapReduce模型三、MapReduce体系架构1、MRv1体系架构（1）Client（2）JobTracker（3）TaskTracker（4）Task2、MRv2 体系架构（1）资源管理器ResourceManager（RM）（2）应用程序管理...
Hadoop综合大作业：调用MapReduce对文件中各个单词出现次数进行统计
weixin_48338701的博客
12-19 1932
Hadoop综合大作业：调用MapReduce对文件中各个单词出现次数进行统计 实验配置：系统:Ubuntu Kylin | 环境：Hadoop | 软件：Eclipse 文章目录一、作业要求二、安装VirtualBox虚拟机软件，在VirtualBox中安装Ubuntu三、准备工作1.创建Hadoop用户2.设置hadoop的密码3.为hadoop用户增加管理员权限，方便部署4.更新 apt5.安装vim6.安装SSH、配置SSH无密码登陆四、安装Java环境1.安装JDK2.验证JDK安装情况3.设置
MapReduce(二): Job的运行状态
dickens的专栏
09-02 1959
提交一个Job后，其Job的状态变化过程如上图。一个Job包含Job Setup、Map、Reduce、Task、Task Clean、Job Cleanup 任务操作。JobTracker先分配一个Job Setup任务让TaskTracker执行，做Job的初始化工作。当Job Setup完成后Job进入RUNNING状态；执行完成后JobTracker分配Map任务给TaskTracker执
hadoop查看mapreduce(yarn)运行状态
进行中
03-15 8975
启动hadoop之后，在web浏览器中加/logs/userlogs，就可以看到所有运行的任务，再找到自己想看的那个任务就行 注意这个端口是ResourceManager(yarn)默认的端口号，如果做了修改，这个端口也是要改的 http://192.168.124.140:8088/logs/userlogs 点击进去就能看到所有任务了 选择其中一个任务 其中 stde...
mapreduce 的工作机制
博客 小站
05-09 2357
本节将会从作业的角度来解释一个作业是如何在Hadoop的MapReduce计算框架下提交、运行等。 一个MapReduce作业运行过程如图 作业提交 用户的MapReduce作业运行时己经设置作业运行时的各种信息，如Mapper类、Reducer类等，并通过job.waitForCompletion方法提交作业，如下图所示。     首先由Job
总结系列文章3 查询 MapReduce 任务
m0_60658863的博客
11-02 954
（1）启动集群 （2）查看在线节点数 调用Hadoop的示例jar包 提交任务 终断任务 （1）提交任务 （2）中断任务
进程以及状态，线程进程的对比
JIENIXIAOWU的博客
09-02 368
这里是引用 1，进程以及状态 1，进程 程序：是一个静态的 程序是没有运行的，当程序运行起来就是进程 进程：一个程序运行起来之后，代码+用到的资源称为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的。 进程是一个拥有资源的地方 2，进程的状态 工作中，任务数往往大于CPU的核数，即一定有一些任务在执行，而另外运行任务在等待CPU进行执行，因此导致了有了不同的状态 就绪态：运行条件以及就绪，正在等待CPU执行 执行态：CPU正在执行的概念、、功能 等待态：等待某些条件满足.
Hadoop学习笔记
最新发布
wyn20001128的博客
06-02 465
Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架，用于处理大规模数据集（大数据）的并行处理。它由Apache基金会开发，核心设计灵感来自Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）论文。Hadoop的核心优势在于其高容错性、横向扩展能力（可通过增加普通服务器扩展集群）以及低成本。
sheng的学习笔记-hadoop,MapReduce,yarn,hdfs框架原理
coldstarry的专栏
06-26 1327
hadoop,mapreduce,yarn,hdfs
Eclipse中运行MapReduce程序时控制台打印进度信息
浮躁的人，终究一事无成！
11-10 1411
一般会在控制台上打印以下信息： log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.Shell). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/
Hadoop MapReduce图示
epitomizelu的专栏
08-11 225
一，Map阶段 （1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。 （2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。 （3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并..
浅谈Hadoop中MapReduce任务运行机制
bug的博客
07-15 1455
一、浅谈Hadoop中MapReduce运行机制 1. ＭapReduce作业运行机制 提交作业的方式，一般常用的有以下两种 方式一: 通过一个简单的方式法调用来运行MR作业Job对象上的submit(),直接将作业提交到Hadoop集群的平台,而客户端没有任何日志输出； 方式二: 调用Job对象上的waitForCompletion()方法，用于提交之前没有处理过的作业，并等待它的完成，客户端会时刻打印作业执行的进度信息，如出现异常，也会立刻将异常信息打印出来。 2. 了解作业的运行组件 MR框架
关于MapReduce中reduce百分比的问题
sx_1706的博客
10-14 1079
今天遇到一个问题：MapReduce执行任务的百分比回退，需要查看日志分析。那如何判断是那个阶 段出现问题了呢？ 在reduce阶段大概分为3个阶段 shuffle（进度：0~33%） 准备数据，获取Map阶段已经计算完的数据。会在map执行完一部分，开始拉取数据。 sort（进度：33%~66%） Reduce对拉取的数据进行排序 reduce（进度：66%~100%） 真正的reduce计算阶段，执行你所写的reduce代码，如果卡在这个阶段，就是reduce的代码发生问题了，否则才是数据量
Hadoop yarn 8088看不到mapreduce任务进度的解决办法
m0_63716485的博客
11-18 2607
对于Hadoop yarn8088端口或yarn application -list无法看到mapreduce任务进度的解决方法，包含了作者在解决这一问题以及途中遇到的一些问题以及解决这些问题时的全过程。
通过Job类提供的方法来监控MapReduce任务的进度
weishui21的博客
03-29 362
这段代码首先创建一个名为“jobName”的MapReduce作业，然后将其提交以获取其ID。接下来，使用一个循环不断检查MapReduce任务是否已经完成。在每次循环中，我们可以使用。方法获取任务的Reduce进度。通过这种方式，可以随时查看MapReduce任务的进度，并做出相应的调整。类提供的方法来监控MapReduce任务的进度。方法获取任务的Map进度，并将其打印输出。此外，我们还可以使用。使用Java MapReduce API，可以通过。
Hadoop技术与应用的习题
m0_55834564的博客
11-23 2708
28、Region Server是Google的论文《Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统》中描述的BigTable的组成部分。17、Google的论文《Google File System》提到：还依赖一个高可用的、序列化的分布式锁服务组件，叫Chubby。B.GFS存储的文件都被分割成固定大小的块，每个块都会被复制到多个块服务器上（可靠性）。块的冗余度默认为3。3、GFS 存储的文件都被分割成固定大小的块,每个块都会复制到多个块服务器上（可靠性），请问默认冗余存储几份？
hadoop执行mapreduce过程reduce不执行原因
u013013024的博客
09-23 7406
1.如果你的map过程中没有context.write()是不执行reduce过程的； 2.如果你的map过程中context.write()的map后的的部分数据出现问题，不符合reduce接受的数据也会不执行reduce 比如说你的日志文件中有一个空行是不符合reduce的接受数据reduce不执行；
yarn的8088 GUI界面 看 mapreduce 任务
让，
04-30 757
master:8088 为yarn的界面 当进入页面失败，一般都是 相关的服务没有启动的原因 yarn的启动一定要在 hdfs的启动之后，mapreduce一定得在配置文件中设置为 yarn 来 管理
stop-all.sh停止不了hadoop集群
sunqingok的博客
09-08 1778
Hadoop集群使用stop-all.sh停止时，停止不了，提示各个进程都找不到，但是各个进程都存在。 问题原因：hadoop启动停止都是通过hadoop-deamon.sh文件，脚本是通过pid文件来停止hadoop服务的。集群默认配置的pid文件位于/tmp目录下，linux系统默认每30天清理一次/tmp目录下的文件，pid文件丢失将导致无法正确关闭相应进程。 问题解决：由于pid文件已经无法找回，所以只能先用jps获取进程号，然后用kill -9杀掉对应进程，停止集群。参考stop-all.sh及
Hadoop学习笔记：从初识到MapReduce编程与测试
#### Hadoop学习笔记之二：MapReduce基本编程 在这一部分，学习者会深入了解MapReduce的编程模型。MapReduce编程模型将应用计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在这个学习笔记中，学习者将会学习： 1. **...
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