# Hadoop WordCount 任务失败的实现教程
## 一、项目概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理海量数据。WordCount是Hadoop的经典示例，通过统计文档中每个单词的出现频率来展示Hadoop的基本用法。本篇文章将指导你如何实现Hadoop WordCount示例，并故意让其失败，以便理解常见错误和调试方法。
## 二、实现流程
下面是实现Hadoop
上节课我们一起学习了MapReduce大的框架及原理，单看理论的话很容易懵圈，这节我们便一起学习一个MapReduce的简单例子，通过例子来理解原理从来都是最好的学习方法。 首先我们来简单操作一个入门级的例子，就是统计一下某个文件当中的每个单
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2023-12-29 23:53:47
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hadoop作业执行流程及代码简略解读 本文：参考了网上的博文。出处也不知是哪里，不好意思。最近整理磁盘文档发现的好资料所以整理补充了一下供大家学习参考一下吧。 1.主要组成部分： Hadoop包括hdfs与mapreduce两部分，hdfs则为底层的分布式存储系统、mapreduce则为用于处理存储在hdfs中的数据的编程模型。 mapred
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2023-11-23 10:08:07
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一、分布式计算中的异常归因分析 在Hadoop集群的运行过程中，任务失败往往呈现出多维度的特征。通过对生产环境日志的统计分析（见图
【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之客户端作业提交
一、概要描述 仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步，即调用Jobclient的submitJob方法，向Hadoop提交作业。二、 流程描述 Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互，最主要是提交作业、获取作业执行信息等。 在J
1.1 失败1.1.1 任务失败Map和reduce任务失败：Map或者reduce任务有缺陷，抛出异常，JVM会会向applicationmaster 发出错误报告，applicationmaster将任务标记为failed，将错误报告写入用户日志，释放资源。Stream任务失败：Stre
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2023-12-18 16:23:51
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目录前言一、Yarn 基础架构二、Yarn 工作机制三、作业提交全过程四、Yarn 调度器和调度算法1. 先进先出调度器 (FIFO)2. 容量调度器 (Capacity Scheduler)3. 公平调度器 (Fair Scheduler)五、Yarn 常用命令1. yarn application 查看任务2. yarn logs 查看日志3. yarn applicationattempt
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2023-07-12 13:58:17
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### Hadoop 任务
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。在Hadoop中，任务是分布式计算的基本单位，可以分为Map任务和Reduce任务。Map任务用于将输入数据划分成若干个片段，并对每个片段进行处理；Reduce任务用于将Map任务的输出进行合并和整理。
#### MapReduce任务
在Hadoop中，MapReduce任务由Mapper和Reduce
原创
2024-04-24 03:58:49
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https://github.com/azkaban/azkaban 在调度 Hadoop 的相关作业时，有以下几种方式： 基于 Linux 系统级别的 Crontab。 Java 应用级别的 Quartz。 第三方的调度系统。 自行开发 Hado
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2023-07-24 10:12:02
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Hadoop MapReduce之jar文件上传 在提交作业时，我们经常会执行下面类似命令：hadoop jar wordcount.jar test.WordCount，然后等待作业完成，查看结果。在作业执行流程中客户端会把jar文件上传至HDFS内，然后由JT初始化作业，并发放给TT执行具体的任务，这里我们主要看客户端的操作，了解这些我们可以自定义更为方便的作业提交方
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2023-07-12 13:58:29
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由于业务数据量大，使用普通查询统计已不能满足需求，所以使用spark+mongodb进行聚合统计，两种方案1使用quartz调度spark，定时进行业务数据统计2使用crontab调度spark，定时进行业务数据统计为了便于管理最终使用方案1
quartz调度代码这里就不展示了，只写spark+mongodb调用
1 引入maven依赖
<dependency>
相关软件版本： Spark1.4.1 ，Hadoop2.6，Scala2.10.5 , MyEclipse2014，intelliJ IDEA14，JDK1.8，Tomcat7 机器： windows7 （包含JDK1.8，MyEclipse2014，IntelliJ IDEA14，TOmcat7）； centos6.6虚拟机（Hadoop伪分布式集群，Spark standAlone
前言YARN 是 Hadoop 资源管理器。负责协调任务作业的服务器资源。使任务有序对资源进行利用。除了支持原生 MapReduce任务，他还提供了Spark等任务接入的入口。基本概念 Yar主要由 4 种组件组成，它们的主要功能如下ResourceManager (RM)ResourceManager 是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配， 它主要由两个组件组成：Schedule
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2023-08-18 22:24:29
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**Jobclient 准备运行环境 Jobtracker 接收作业 Taskscheduler 初始化作业**作业提交： 总体来言，作业提交还是比较简单的，主要涉及创建目录、上传文件等操作；一旦用户提交了作业以后，Jobtracker端便会对作业进行初始化，初始化的作业主要是根据输入数据量和作业的配置参数将作业分解成若干个map task 和reduce task整个过程： 用户使用ha
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2023-08-03 14:28:00
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YARN：资源调度平台 YARN的调度器可以这样理解，Hadoop相当于一台虚拟计算机（由多台计算机构造的集群），那么HDFS就是这台虚拟计算机的文件系统，管理磁盘资源；而YARN负责管理虚拟计算机的CPU和内存资源。在YARN上跑的MapReduce程序（上一节跑的PI和wordcount两个应用程序）就是在这台虚拟计算机跑的应用程序，需要磁盘、内存和CPU等资源。所以，我们可以这样认
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2023-06-28 21:10:21
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1、客户端，提交MapReduce作业2、YARN的资源管理器（Resource Manager），协调集群中计算资源的分配3、YARN的节点管理器（Node Manager），启动并监控集群中的计算容器4、MapReduce的Application Master，协调MapReduce作业中任务的运行。Application Master和MapReduce任务运行于容器中，这些容器
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2023-07-24 09:28:19
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今天聊一下，分布式任务调度，现在项目为了高可用，一般都是集群部署，这样一来，有些定时执行的任务，为了防止多台机器都执行。就需要分布式调度。介绍XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度
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2023-07-24 09:27:00
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前言说到HDFS上面存储数据的格式，一般会想到面向行存储的Avro、SequenceFile（现在较少用）；面向列存储的Parquet、ORC等，那么在存储的时候如何选择呢？面向行存储格式（以Avro和SequenceFile为例）Avro基本概念 Avro是一个独立于编程语言的数据序列化系统。 引入的原因：解决Writable类型缺乏语言的可移植性。 Avro数据文件主要是面向跨语言使用而设计的
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2023-09-20 12:46:00
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原文链接：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-hadoop-scheduling/index.htmlHadoop 是一个通用系统，可以对一组分散的节点上的数据进行高性能处理。这样的定义也说明，Hadoop 是一个多任务系统，它可以同时为多个用户、多个作业处理多个数据集。这种多处理的能力也意味着 Hadoop 能以更优的方式将作业
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2023-07-24 09:27:23
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文章目录整体架构概述具体分析ZKFailoverController概述启动HealthMonitorActiveStandbyElector 整体架构概述在hadoop 1.0的时候，hadoop集群只有一个namenode，一旦namenode挂掉了，整个集群就会不可用，hadoop 的HA机制（High Availability）就是为了解决上述问题而产生的。在HA机制中，总共会有两个na
