hadoop running job 卡住了，通常是因为数据处理任务卡在某个环节，导致无法正常完成。这种情况常常令人困惑，尤其是在没有适当的监控和备份策略的情况下。为了帮助大家记录和解决这个棘手的问题，我整合了一些流程和代码段。以下是我在这个过程中所总结的内容。
## 备份策略
首先，让我们来讨论备份策略。一个合理的备份策略能够在遇到问题时迅速恢复工作。以下是我设计的备份计划甘特图，能够顺利追
# 理解 Hadoop Running Job 模式
Hadoop 是一个流行的开源分布式计算框架，常用于大数据处理。在 Hadoop 中，运行作业的过程被称为“Running Job 模式（运行作业模式）”。对于刚入行的小白来说，理解这个过程及其步骤非常重要。本文将帮助你掌握 Hadoop Running Job 模式的基本概念，流程和实现代码。
## Hadoop Running Job
问题描述部门的Hadoop集群运行有一个多月了，今天需要做点调整，但是突然发现Hadoop不能正常关闭！Hadoop版本：2.6.0具体情况如下：[root@master ~]# stop-dfs.sh
Stopping namenodes on [master]
master: no namenode to stop
slave2: no datanode to stop
slave1:
Attempt time threshold is a good feature to avoid time out or too slowly running of the job. However, you may need to run some scripts by forking a new sub-process sometimes. You may not get the progr
原创
2014-01-03 02:19:16
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Linux关机时提示A stop job is running for ..
原创
2024-03-22 14:58:56
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在运行WordCount的时候一直卡在上述位置，去网上查找结局的方法，说是是因为yarn管理的内存资源不够了，于是去修改yarn-site.xml文件<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value></property><property> <name>yarn.sched.
原创
2021-08-03 10:08:34
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一、应用执行机制一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。1、应用执行过程中的基本组件和形态Driver：
运行在客户端或者集群中，执行Application的main方法并创建SparkContext，调控整个应用的执行。Application：
用户自定义并提交的Spark程序。Job：
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2023-07-18 22:59:42
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换root用户执行su root编辑vim /etc/systemd/system.conf去掉注释符‘#’ 并修改下面两个变量为：DefaultTimeoutStartSec=3sDefaultTimeoutStopSec=3s执行systemctl daemon-reload然后就会变成3秒
原创
2021-08-07 10:20:14
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换root用户执行su root编辑vim /etc/systemd/system.conf去掉注释符‘#’ 并修改下面两个变量为：DefaultTimeoutStartSec=3sDefaultTimeoutStopSec=3s执行system
原创
2022-03-01 15:18:21
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For Example we wanna run a Job with name "FAN_TableList_CSV". So you must create a button and oferride method Clicked in this button by this code:void clicked(){ TreeNode tr; XInfo xInfo = new xInfo()
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2021-08-13 10:29:35
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There is no procedure within the dbms_job package to stop a running job.You will need to determine which Oracle session and process is associated with
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2019-04-01 17:16:00
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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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## 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
17阅读
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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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
386阅读
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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flink：JobGraph生成过程分析
1、JobGraph是由StreamGraph转换而来，当client将StreamGraph提交后，job启动前会先完成转换，统一的转换入口如下：2、StreamingJobGraphGenerator类StreamingJobGraphGenerator的职责就是将StreamGraph转换成JobGraph
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2024-03-04 17:23:40
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解决 hadoop 2.x 配置 yarn 运行任务 Running job 卡住错误信息：21/06/24 18:56:40 WARN util.NativeCodeLoader: Un
原创
2023-06-08 15:00:22
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整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口JobManager转化成executionGraph.deploy()，然后生成TDD发给TaskManager，然后整个Job就启动起来了这里来看一下Driv
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2024-04-23 14:44:03
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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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