## 如何解决 "at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1570)"
### 问题背景
在处理Hadoop MapReduce任务时，有时候会遇到类似以下错误信息的异常堆栈跟踪：
```
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1570)
```
这个错误信息表明了
原创
2023-08-14 12:29:20
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## 介绍Hadoop Job
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。Hadoop Job是Hadoop中用于处理数据的一个基本单元。一个Hadoop Job由一个Map阶段和一个Reduce阶段组成。Map阶段用于处理输入数据并生成中间结果，Reduce阶段用于对中间结果进行聚合处理。
### Hadoop Job的基本流程
1. 输入数据的切片：Hadoop将输入数
原创
2024-07-13 04:40:01
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作业提交过程比较简单，它主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的主要工作是根据输入数据量和作业配置参数将作业分解成若干个Map Task以及Reduce Task，并添加到相关数据结构中，以等待后续被高度执行。总之，可将作业提交与初始化过程分
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2023-07-20 20:41:30
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hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业，在这个作业没啥用了，或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题，而整个作业还希望继续运行的情况下，使用这个命令 1） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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1.Job提交先图解大致流程，心里有大概框架。首先第一步进入waitForCompletion函数中的submit函数进入sumit函数，重点关注connect函数 初始化 总结来说，上面过程就是建立连接，创建提交job的代理，判断是local还是yarn客户端submit函数，继续看connect下面的部分submitJobInternal函数 分析ch
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2023-09-20 10:58:31
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今天有同学问我，如何kill掉制定用户的所有job，有没有现成的命令？我看了一下hadoop job命令的提示，没有这样的命令。
其实实现kill指定用户的job也非常简单，本身hadoop job命令已经带有很多实用的job管理功能了。列出Jobtracer上所有的作业hadoop job -list使用hadoop job -kill杀掉指定的jobidhadoop job -kill job
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2023-05-24 14:29:00
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1.数据流 MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个任务（task）来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。这些任务运行在集群的节点上，并通过YARN进行调度。如果一个任务失败，它将在另一个不同的节点上自动重新调度执行。 Hapoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小
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2023-12-26 12:52:30
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# 使用Flink在YARN上运行作业的步骤
## 1. 确保环境配置
在开始之前，确保你已经完成了以下步骤：
1. 安装和配置Flink集群和YARN集群。
2. 确保你有一个可用的Flink作业Jar文件。
## 2. 将作业提交到YARN
接下来，我们将具体说明如何提交Flink作业到YARN上。
1. 打开终端并登录到你的Flink集群的主节点。
2. 使用以下命令运行作业：
原创
2023-09-06 12:32:37
355阅读
1. 上传 flink 相关 plugins 到hdfs2. 上传 flink 相关 依赖到 hdfs3. 上传用户 jar 到 hdfs4. 提交任务flink run-application -t yarn-application \-c com.sm.analysis.rdw.SdkDataEtlOdsToDwd \-Djobmanager.memory.process.size=1600m \-Dtaskmanager.memory.process.size=2048
原创
2021-08-31 13:47:37
1447阅读
查看当前hadoop正在执行的jobs: hadoop job -listJobId State StartTime UserName Priority  
翻译
2018-07-25 22:49:04
682阅读
搭建Hadoop2.x HA1.机器准备虚拟机 4台10.211.55.22 node1
10.211.55.23 node2
10.211.55.24 node3
10.211.55.25 node4
2.四台主机节点安排
|node | namenode | datanode|zk|zkfc|jn|rm |applimanager| |-----|-----------|---------
## Hadoop Job 暂停
在使用 Hadoop 进行大数据处理时，我们经常会遇到需要对正在运行的 Job 进行暂停的情况。暂停 Job 可以在某些情况下提供更好的调度和资源管理，同时也可以在需要时恢复 Job 的执行。本文将介绍如何在 Hadoop 中暂停和恢复 Job，并提供相应的代码示例。
### 什么是 Hadoop Job？
在介绍如何暂停和恢复 Job 之前，我们先来了解一
原创
2023-07-26 23:24:17
157阅读
查看当前运行job列表： hadoop job -list kill job举例，最后一个参数是Job Id hadoop job -kill job_201106031716_0031
原创
2023-07-13 18:32:55
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# Hadoop运行Job的科普文章
在大数据时代，处理和分析海量数据是企业和机构面临的重要挑战。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，能够高效地存储和处理海量数据。本文将介绍Hadoop的基本概念，展示如何运行一个简单的Hadoop Job，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解Hadoop的工作机制。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源
# Hadoop Job进度实现教程
## 一、整体流程
下面是实现Hadoop Job进度的整体流程：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 描述 |
| -------- | -------- | ---- |
| 1 | 创建Job对象 | 创建一个新的Job对象，用于提交MapReduce作业 |
| 2 | 配置Job | 配置Job的各种参数
原创
2023-09-18 20:38:24
103阅读
在使用 Hadoop 进行数据处理的过程中，时区问题往往会给作业的调度和数据的准确性带来诸多挑战。本文将详细记录如何在 Hadoop 作业中处理时区问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及迁移指南。
## 环境预检
在进行 Hadoop 部署和作业调度之前，需要对环境进行预检，确保所有系统的时区设置一致且符合预期。
首先，我整理了一张思维导图，以清晰地展示我的预检
### Hadoop Job List实现步骤
本文将介绍如何使用Hadoop命令行工具实现"hadoop job list"的功能，以便查看Hadoop集群上正在运行的作业列表。
#### 步骤概览
下面是实现"hadoop job list"的步骤概览，具体步骤将在后续的内容中详细介绍。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 配置Hadoop集群环境 |
原创
2023-08-12 19:38:25
88阅读
1.数据流首先定义一些术语。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。Hadoop将MapReduce的输入数据划分为等长的小数据块，称为输入分片(input split)或简称“分片”。Hadoop为每个分片构建一个map任
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2023-10-26 13:22:41
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#!/bin/sh
#echo "waring"
#read NAME #等待用户输入并把输入的值付给NAME
NAME=$1 #将脚本第一个参数赋给NAME
#引用变量时加上"{}",是个好习惯,利于shell辨别变量边界
if [ -z ${NAME} ] ; then #执行脚本没有输入参数,默认关闭hadoop
stop-all.sh
elif [ ${NAME} = "hadoop"
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2023-06-01 14:47:29
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Hadoop集群测试通过UI界面查看Hadoop运行状态一、hadoop2和hadoop3端口区别表2、查看HDFS集群状态查看YARN集群状态Hadoop集群初体验 —— 词频统计1、启动Hadoop集群2、在虚拟机上准备文件3、文件上传到HDFS指定目录4、运行词频统计程序的jar包5、在HDFS集群UI界面查看结果文件6、在Y
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2023-11-18 23:12:44
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