如何获取hadoop mapreduce job运行信息

Job job=new Job(conf, "a"); DistributedCache.addCacheFile(new URI("hdfs://192.168.75.130:9000/root/input/f1.txt"), job.getConfiguration()); job.setJarByClass(TestDistributed.class); System.out.println("运行模式: "+conf.get("mapred.job.tracker")); /**设置输出表的的信息 第一个参数是j...

1、当你提交作业时，我们首先通过命令行的方式提交作业后，我们可以打开Yarn的web界面，如下图所示：在这个页面上可以看到作业的提交情况，若你提交作业之后会出现如下图所示：（请注意红色的矩形区域部分的变化）当ApplicationMaster启动起来后就会看到如下图所示：此时可以点击ApplicationMaster进入查看作业job在...

下面来分析reducetask，纯粹的mapreduce task的reduce task数很简单，就是参数mapred.reduce.tasks的值，hadoop-site.xml文件中和mapreduce job运行时不设置的话默认为1。在HIVE中运行sql的情况又不同，hive会估算reduce task的数量，估算方法如下：通常是ceil(input文件大小/1024*1024*1024)，每1GB大小...

Spill阶段：当环形缓冲区较满时，将数据写到本地磁盘的临时文件中，写入前进行排序和压缩。 Combine阶段：对所有生成的临时文件进行合并，确保只生成一个数据文件。ReduceTask的执行过程： Shuffle阶段：从各个MapTask上远程拷贝数据，并写到磁盘上或内存中。 Merge阶段：启动两个后台线程对内存和磁盘上的文...

产生原因：Hadoop框架特性和具体业务逻辑原因。解决方法：从业务和数据方面进行优化，如使用Map Join优化join产生的数据倾斜、调整参数以减少group by操作产生的倾斜、调整reduce个数或使用其他统计方法处理count等操作产生的倾斜。MapReduce中的排序：在MapReduce过程中，一共发生了3次排序：Map输出时的内排序...

其中nnnnn为reduce task的ID。Hadoop本身提供了几个OutputFormat:3. 分布式缓存 Haoop中自带了一个分布式缓存，即DistributedCache对象，方便map task之间或者reduce task之间共享一些信息，比如某些实际应用中，所有map task要读取同一个配置文件或者字典，则可将该配置文件或者字典放到分布式缓存中。

查看MapTask的run方法。主要任务包括输入初始化、调用Mapper类的run方法实现交互、读取完毕关闭input并置为null、输出完毕关闭output并置为null。MapTask运行时从HDFS集群拉取Jar包、配置信息和切片信息至本地，确保与客户端配置一致。taskContext.getMapperClass()调用job.getMapperClass()获取mapClass。客户端...

-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1561677 2004-11-26 09:48 ulyss12.txt hadoop@ubuntu:~$复制本地数据到HDFS在我们运行MapReduce job 前,我们需要将本地的文件复制到HDFS中: hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -copyFromLocal /tmp/gutenberg gutenberg hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/...

一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO ...