<think>好的，我现在需要帮助用户解决在
YARN上
运行MapReduce作业失败的问题。首先，我要回忆一下常见的MapReduce作业失败的原因和处理方法。可能的原因有很多，比如资源不足、代码错误、配置问题、数据问题或者节点故障等。我需要把这些可能的原因逐一列出来，并给出对应的排查步骤和解决方法，确保用户能够一步步排查问题。
首先，用户可能需要检查日志。
YARN的日志分为应用日志和容器日志，我应该详细说明如何找到这些日志，比如使用
yarn logs -applicationId
命令，或者去Hadoop的日志目录查看。同时，要提醒用户注意错误信息中的关键点，比如ClassNotFound、内存溢出等，这些可以帮助快速定位问题。
接下来是资源问题。
YARN作业可能因为内存或CPU不足而失败。这时候需要检查
yarn-site.xml中的配置，比如
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和
yarn.nodemanager.resource.memory-mb，确保资源分配合理。同时，用户可能需要调整MapReduce的内存参数，比如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb，并建议在提交作业时设置这些参数。
代码错误也是一个常见问题。用户可能需要检查自己的Mapper和Reducer实现，是否有逻辑错误或异常处理不当。建议用户在本地使用小型数据集测试，或者启用MapReduce的本地模式进行调试。另外，依赖冲突也可能导致问题，需要确保作业的JAR包包含所有依赖或正确配置了HADOOP_CLASSPATH。
数据问题方面，输入路径是否正确、数据格式是否符合预期、是否有权限问题都需要检查。特别是权限问题，用户可能需要使用hdfs dfs -chmod或-chown来调整权限。网络问题也不容忽视，节点间的通信问题可能导致任务失败，需要检查防火墙设置和DNS配置。
配置错误方面，比如mapred-site.xml和
yarn-site.xml中的参数是否正确，队列是否存在，资源管理器是否健康，节点管理器是否正常
运行。使用
yarn node -list查看节点状态，重启资源管理器或节点管理器可能解决问题。
如果任务重试多次失败，用户需要检查错误是否是偶发性问题，或者是否存在数据倾斜。调整mapreduce.map.maxattempts和mapreduce.reduce.maxattempts参数，并检查数据分布是否均匀。
最后，提供一些常用的调试
命令，比如
yarn application -
kill终止作业，
yarn application -status查看状态，以及如何启用
YARN的Web UI查看详细日志和资源使用情况。建议用户分步骤排查，从日志入手，逐步缩小问题范围，再针对性解决。同时，提醒用户如果提供具体错误信息，可以更精准地定位问题。</think>在
YARN上
运行MapReduce作业失败时，可按以下步骤排查和解决问题：
---
### 一、查看日志定位错误
#### 1. **应用日志**
- **获取日志
命令**
```bash
yarn logs -applicationId <Application_ID>
```
- **日志存储路径**
Hadoop日志默认在`/tmp/logs/<user>/logs/`（具体路径由`
yarn.nodemanager.log-dirs`配置决定）
#### 2. **容器日志**
- 在日志输出中查找`Container ID`，通过以下
命令查看容器详细日志：
```bash
yarn logs -applicationId <Application_ID> -containerId <Container_ID>
```
#### 3. **关键错误类型**
- `ClassNotFoundException`: 依赖缺失或JAR包未上传
- `OutOfMemoryError`: 内存配置不足
- `Permission denied`: HDFS路径权限问题
---
### 二、资源不足问题
#### 1. **检查
YARN资源配置**
- **核心配置参数**（`
yarn-site.xml`）:
```xml
<property>
<name>
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>8192</value> <!-- 单个容器最大内存 -->
</property>
<property>
<name>
yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value> <!-- 节点总可用内存 -->
</property>
```
- **调整MapReduce内存参数**（`mapred-site.xml`）:
```xml
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>2048</value> <!-- Map任务内存 -->
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>4096</value> <!-- Reduce任务内存 -->
</property>
```
- **提交作业时指定资源**:
```bash
hadoop jar
job.jar MainClass -D mapreduce.map.memory.mb=2048 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096
```
---
### 三、代码与依赖问题
#### 1. **检查Map/Reduce逻辑**
- 本地使用`ToolRunner`测试：
```java
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
int res = ToolRunner.run(conf, new Your
Job(), args);
System.exit(res);
}
```
- 启用本地模式调试：
```bash
hadoop jar
job.jar MainClass -D mapreduce.framework.name=local
```
#### 2. **依赖冲突**
- 打包依赖到JAR（使用Maven shade插件）：
```xml
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.2.4</version>
<executions>...</executions>
</plugin>
```
- 或通过`HADOOP_CLASSPATH`添加依赖：
```bash
export HADOOP_CLASSPATH=/path/to/dependency.jar
```
---
### 四、数据与权限问题
#### 1. **HDFS路径检查**
- 确认输入/输出路径存在：
```bash
hdfs dfs -ls /user/input/
```
- 输出路径必须**不存在**或**有写权限**：
```bash
hdfs dfs -rm -r /user/output/ # 删除旧输出
```
#### 2. **权限修复**
```bash
hdfs dfs -chmod 755 /user/input # 开放读权限
hdfs dfs -chown hadoopuser /user/output # 修改所属用户
```
---
### 五、集群状态检查
#### 1. **节点健康状态**
```bash
yarn node -list # 查看节点状态
```
- **Dead节点**需检查NodeManager日志（`
yarn-root-nodemanager-<hostname>.log`）
#### 2. **重启服务**
```bash
yarn rmadmin -refreshNodes # 刷新节点
systemctl restart hadoop-
yarn-resourcemanager # 重启ResourceManager
```
---
### 六、调试
命令参考
|
命令 | 用途 |
|------|------|
| `
yarn application -list` | 查看
运行中的作业 |
| `
yarn application -
kill <Application_ID>` | 强制终止作业 |
| `
yarn application -status <Application_ID>` | 查看作业详情 |
| `hadoop
job -history <
Job_ID>` | 查看历史作业记录 |
---
### 七、典型错误案例
#### 案例1：Reduce阶段卡住
- **现象**: Reduce进度长期为0%
- **原因**: 数据倾斜或Reduce任务数过多
- **解决**:
```bash
hadoop jar
job.jar MainClass -D mapreduce.
job.reduces=10 # 调整Reduce任务数
```
#### 案例2：Map任务失败重试
- **现象**: `Task attempt_XXXX failed 3 times`
- **解决**:
```bash
# 调大任务重试次数（默认4次）
hadoop jar
job.jar MainClass -D mapreduce.map.maxattempts=6 -D mapreduce.reduce.maxattempts=6
```
---
通过以上步骤逐步排查，可解决90%的
YARN作业失败问题。如果问题仍未解决，建议提供完整错误日志进一步分析。
博客介绍了CDH中kill application的方式，非CDH环境也适用。首先要确保yarn命令有可执行权限，若没有则添加权限；接着找到job的id，可通过cloudrea manager进入机器的8088端口url查找；最后进入目录执行sh yarn application -kill jobId命令。
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