文章目录异常情况第一种情况解决方法第二种情况解决方法 异常情况由于我在写这篇博客的时候已经解决了这个问题,因此我只能用别人出异常的情况来表述了,我的情况和他一样,也是只有一个Availability,但是却显示Replication有3个.第一种情况解决方法第一种情况原文来源 如图,显示的副本数为3,但是实际可用的只有一台机器, 这里可以打开hadoop目录下的data文件,然后一直向下找 这里
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2024-02-24 06:25:43
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一、keytab使用 1、查看pricipal： klist -kte **.keytab 2、认证keytab： kinit -kt **.keytab -p **@**.COM 3、查看是否认证成功 klist4、查询ldap生成的用户： ldapsearch -x -b "dc=citic,dc=com" "(uid=username)" 二、hadoop常用命令： 1、kill掉8088页
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2023-06-15 06:31:09
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# Hadoop任务kill操作详解
在Hadoop集群中，我们经常需要执行大规模的数据处理任务，这些任务可能会占用大量的集群资源。有时候，我们需要停止某个任务以释放资源或进行调试，这就需要进行任务kill操作。本文将介绍如何在Hadoop集群中kill任务，并给出相应的代码示例。
## 任务kill操作原理
在Hadoop中，任务kill操作实际上是向Hadoop资源管理器发送一个kill
原创
2024-07-03 06:08:31
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# Hadoop中任务的kill操作
在Hadoop中，任务是指MapReduce作业中的一个实例，它通常包括一个或多个Map任务和一个或多个Reduce任务。有时候，由于各种原因，我们需要终止正在运行的任务，这时候就需要使用Hadoop提供的kill命令来停止任务的执行。
## Hadoop中的kill命令
Hadoop提供了一个命令行工具`mapred`，它可以用来管理MapReduce
原创
2023-08-29 12:53:01
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# 如何实现"hadoop kill mr任务"
## 简介
在大数据处理中，使用Hadoop进行MapReduce任务是很常见的。有时候我们需要手动终止正在运行的MapReduce任务，这时就需要用到"hadoop kill mr任务"命令。本文将指导你如何实现这一任务。
## 流程步骤
以下是实现"hadoop kill mr任务"的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------
原创
2024-04-23 06:35:32
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# 如何停止 Hadoop 任务
Hadoop 是一个框架，允许分布式存储和处理大数据。时常情况下，我们在进行数据处理的时候可能会遇到需要杀掉（kill）某个 Hadoop 任务的情况。本文将教您如何安全地停止 Hadoop 任务，包括其中的每一个步骤和必要的代码示例。
## 步骤流程
下面是实现 Hadoop 任务 kill 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
第一章：Hadoop和Hive以及Spark的关系是什么？Hadoop和Hive、Spark都是大数据领域的技术栈。一：大数据领域当中以后两个最为核心的问题1：数据怎么存储 2：海量数据怎么计算单机系统时代。 所有数据都在一个计算机上进行存储，数据处理任务都是IO密集型，而不是CPU密集型。数据分布式存储 大数据时代 ，海量数据导致我们一台数据服务存不下。这样的话，我们需要一一直加机器进行分布式存
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2023-07-12 17:53:02
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第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce优缺点1.2.2 缺点1.3 MapReduce核心思想MapReduce核心编程思想，如图4-1所示。 图4-1 MapReduce核心编程思想
1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互
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2024-07-26 06:08:12
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前面介绍过hadoop的简单安装和FA安装，在这里将介绍几种hadoop2中HA（高可用性）安装，HA技术使hadoop不再存在单点namenode的故障。先来第一种：nfs+zookeeperHadoop 版本:2.2.0OS 版本: Centos6.4Jdk 版本: jdk1.6.0_32环境配置机器名Ip地址功能Hadoop1192.168.124.135NameNode, DataNode
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2024-10-12 14:03:30
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Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。1.1 Yarn基础架构YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。1.2 YARN工作机制（1） MR程序提交到客户端所在的节点。 （2）Yar
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2024-02-22 16:51:40
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dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用),mapred.map.tasks.speculative.execution=true mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true这是两个推测式执行的配置项,默认是true
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2024-10-06 14:18:29
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【背景】在一次问题排查过程中，误杀了yarn任务container的其中一个进程，导致yarn application kill不再生效，并且在rm中任务状态显示为失败，但实际进程还在运行。在分析问题的同时，抽时间对yarn任务的进程、以及kill命令的执行流程进行了整理。本文就来聊聊这些内容。【yarn任务相关的进程】在yarn中，任务提交时（不管是AM还是任务container），会指定任务的
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2023-08-25 23:48:41
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目录前言1. High Availability背景知识1.1 单点故障、高可用1.2 高可用如何实现1.2.1 主备集群1.2.2 Active、Standby1.2.3 可用性评判标准——x个91.2.4 HA系统设计核心问题1.2.4.1 脑裂问题1.2.4.2 数据同步问题2. HDFS NameNode单点故障问题3. HDFS HA解决方案——QJM3.1 QJM——主备切换、脑裂问
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2024-07-26 12:46:48
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前言在使用hadoop集群的时候,所有的任务都是最终以Application的形式跑在集群中,不管你是自己写的MR程序亦或是你写的hive sql转化成的mr任务,最终都是以Application应用的身份在跑.这些Application跑完之后,这些信息在jobHistory中就可以看了,可以说hadoop在这方面做得真的非常完整.但是完善归完善.但是jobHistory可以说是一种"事后分析"
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2023-07-12 13:31:50
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kill -9 pid ？？？kill可将指定的信息送至程序。预设的信息为SIGTERM(15)，可将指定程序终止。若仍无法终止该程序，可使用SIGKILL(9)信息尝试强制删除程序。程序或工作的编号可利用ps指令或jobs指令查看（这段话来自菜鸟教程）。讲的这个复杂，简单点来说就是用来杀死linux中的进程，啥？你问我啥是进程？请自行百度。我相信很多人都用过kill -9 pid 这个
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2024-05-29 10:27:37
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杀死Spring - Spring简介/概述从理解应用开发和应用平台两者关系的理解spring1.spring的设计目标spring为开发者提供的是一个一站式的轻量级应用开发框架（平台）。作为平台，spring抽象了我们在许多应用中遇到的共性问题；同时，作为一个轻量级的应用开发框架，他与传统的j2ee开发相似，有其自身特点，通过这些特点充分体现他的设计理念：在java ee的应用开发中，支持POJ
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2023-08-20 21:22:09
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在Yarn框架中，调度器是一块很重要的内容。有了合适的调度规则，就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作。最原始的调度规则就是FIFO，即按照用户提交任务的时间来决定哪个任务先执行，但是这样很可能一个大任务独占资源，其他的资源需要不断的等待。也可能一堆小任务占用资源，大任务一直无法得到适当的资源，造成饥饿。所以FIFO虽然很简单，但是并不
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2024-06-05 13:18:06
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FLINK on YARN将flink的任务提交到yarn上运行1、可以先关闭flink的独立集群stop-cluster.sh2、配置HADOOP_CLASSPATHvim /etc/profile
# 增加
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
source /etc/profile3、启动hadoopstart-all.sh提交任务到yar
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2024-02-13 12:33:57
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failed task可理解为自杀，也就是task本身出了问题而自杀；killed task可理解为是他杀，也就是jobtracker认为这个任务的执行是多余的，所以把任务直接杀掉。起初用hadoop的时候经常在一个complete的job中看到几个failed 或者是 killed task，还经常好奇为什么有的时候task的失败不会影响到整个job的失败，而有的时候就会使整个job的失败，到底
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2023-08-12 22:12:23
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Hadoop平台已经成为了大多数公司的分布式数据处理平台，随着数据规模的越来越大，对集群的压力也越来越大，集群的每个节点负担自然就会加重，而且集群内部的网络带宽有限，数据交换吞吐量也在面临考验，由此引发了人们对大规模数据处理进行优化的思考。本文仅从实践经验出发，针对Hadoop Job优化提出了一些观点，不包含HDFS的优化。Job Tracker Related严格来说，下面这个配置项，是决定
