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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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命令行 与job相关的：命令行工具 1.查看 Job 信息：hadoop job -list 2.杀掉 Job： hadoop job –kill job_id3.指定路径下查看历史日志汇总：hadoop job -history output-dir 4.作业的更多细节： hadoop job -history all output-dir 5.打
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精选
2016-04-28 15:35:28
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告警和日志信息监控目录告警和日志信息监控 实验一：查看大数据平台日志信息 实验任务一：查看大数据平台主机日志 步骤一：查看内核及公共消息日志（/var/log/messages）。 步骤二：查看计划任务日志/var/log/cron。 步骤三：查看系统引导日志/var/log/dmesg。
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2023-09-20 07:03:43
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简介 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适
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2023-08-18 19:16:14
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Hadoop之MapReduce任务执行流程图中名词的解析1.job表示一个MapReduce作业，负责监控作业的运行状态，它维护了一个作业的状态机，以实现异步执行各种作业相关操作2.Task表示一个MapReduce作业的某个任务，负责监控一个任务的运行状态。它维护了一个任务状态机，以实现各种任务相关的操作3.MRAppMasterMRAppMaster是MapReduce的Applicatio
最主要是学会利用help$ hadoop dfs -help这里只列出几个常用的命令查看 $ hadoop dfs -ls /user/创建目录$ hadoop dfs -mkdir /user/上传一个本机/home/cl/local.txt到hdfs中/user/cl/temp目录下$ hadoop dfs -put /home/user/local.txt /user/temp下载
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2023-06-29 20:56:43
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Total committed heap usage (bytes)=1084792832 Physical memory (bytes) snapshot=1456316416 Virtual memory (bytes) snapshot=4766052352
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2014-03-06 14:57:00
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1、列出所有Hadoop Shell支持的命令
$ bin/hadoop fs -help
2、显示关于某个命令的详细信息
$ bin/hadoop fs -help command-name
3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总
$ bin/hadoop job -history output-dir
这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。
4、关于作业
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2023-08-15 20:42:46
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书接前文，上篇讲了jenkins拉取Gitee代码、打包、运行 。不过针对的情况是：仅在一台服务器上的操作，即在jenkins所在服务器上完成这一通操作。今天呢，情况变了：领导说，jenkins所在服务器（我用的是linux服务器，以下简称L服务器）只管拉取代码、打包，而要求在另外一台服务器（还是windows服务器，以下简称W服务器）上运行jar包。不过好在两台服务器都是公网ip（关键的地方），
MapReduce里 实现多个job任务 包含（迭代式、依赖式、链式）： 一、迭代式，所谓的迭代式，下一个执行的Job任务以上一个Job的输出作为输入，最终得到想要的结果。 1. Job job = new Job(new Configuration(),“test”);
2.
3. JobConf jobConf=(JobConf) job.getConfiguration(
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2023-08-04 22:11:57
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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.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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## 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
一）任务流程 1）Mapreduce程序启动一个Jobclient实例，开启整个mapreduce作业 2）Jobclient通过getnewjobld（）j接口向Jobtarker发出请求，以获得一个新的作业ID。 3）Jobclient根据作业指定的输入文件计算数据块的划分，并将完成作业所需要的资源，包括JAR文件，配置文件，数据块，存放到HDFS中属于jobtracker的作业ID命令的目录
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2023-05-29 10:53:19
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# 解决Hadoop YARN执行job报错，没有write权限
## 1. 背景介绍
在使用Hadoop YARN执行Job时，有时会出现没有write权限的错误。这通常是由于文件系统权限设置不正确导致的。下面将介绍如何解决这个问题。
## 2. 解决步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 查看报错信息 | 无需代码 |
| 2 | 确认
原创
2023-07-31 17:33:01
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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
1、列出根目录下所有的目录或文件
hadoop fs -ls /
2、列出/user目录下的所有目录和文件
Hadoop dfs -ls /user
3、列出/user目录及其子目录下的所有文件（谨慎使用）
hadoop dfs -ls -R /user
4、创建/soft目录
hadoop dfs -mkdir /soft
5、创建多级目录
hadoop dfs -mkdi
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2023-07-26 15:54:41
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基于2.7.1源码进行的分析map端的执行执行的主要过程：首先会对block进行split，每个split上启动一个map task，map方法执行完之后，最终会把输出写到磁盘上。如果没有热的侧阶段，则直接输出到hdfs上，如果有有reduce作业，则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存。每个map task都有一个环状的内存缓冲区，存储着map的输出结果，在每次当缓冲区快满（默认是达到8
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2023-08-18 19:43:30
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解决"no datanode to stop"问题当我停止Hadoop时发现如下信息： no datanode to stop原因：每次namenode format会重新创建一个namenodeId，而tmp/dfs/data下包含了上次format下的id，namenode&nb
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2023-06-04 16:27:00
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