# Hadoop JobClient 提交作业实现指南
## 简介
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。JobClient是Hadoop提供的一个Java API，用于提交和管理MapReduce作业。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Hadoop JobClient来提交作业。
## 提交作业流程
下面是使用Hadoop JobClient提交作业的整个流程，
原创
2023-09-03 08:44:12
46阅读
-----------------------------------------------该文档简单描述了Flink是如何调度Job的，以及如何在JobManager上表现并跟踪Job状态。一、调度Flink通过任务槽（Task Slot）定义执行资源。每个TaskManager都有一或多个任务槽，每个任务槽都可以运行一个流水线并行任务。一个流水线包括多个连续的任务，如一个MapFunctio
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2024-08-19 21:19:21
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一、flink架构1.1、集群模型和角色如上图所示：当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行
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2024-03-27 10:34:02
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文章目录Flink Client 实现原理Flink Client 主要功能Application Code 运行ExecutionEnvironment 分类CliFrontend构建CliFrontend 对象调用 parseAndRun方法来执行任务run 方法ProgramOptions 属性PackagedProgramURLClassLoaderFlink 的类加载机制execute
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2024-02-28 08:46:23
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优点支持高吞吐，低延时，高性能 支持事件时间，乱序数据 支持有状态的计算 累加，不用数据都完成在计算 高度灵活的窗口操作 checkpoint 容错机制，Savepoints（保存点） Flink架构Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、 资源管理器（Res
JobClient是任务的发起者，JobClient的作用就是将相关的任务信息提交到JobTracker
原创
2022-08-26 07:44:19
273阅读
运行MapReduce程序时打印到下面的一句就卡住不动了INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%但是运行其他的程序都正确，最后发现是这一个MapReduce作业写错了。Mapper<Text,Text,Text,Text>和map(Object key, Text value, Context context)，key的类型写错了和前面的不一致
原创
2015-03-25 21:29:32
1420阅读
大家好，今天我们来说一下，Hadoop中MapReduce提交作业流程： 涉及组件： 1）客户端： 到RM （RessourceManager） 获取作业编号 检验驶入路径是否存在 检验输出路径是否不存在 计算切片信息 将配置文件/jar包/切片发送到HDFS以作业编号命名的目录（HDFS目录） 向RM发送请求，提交作业 监控作业执行的进度，每秒发送一次请求，请求作业执行进度，如果进
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2023-06-30 09:27:27
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一、flink涉及到的基础概念Flink 几个最基础的概念，Client、JobManager 和 TaskManager.二、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为
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2024-05-01 23:24:57
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windows下，连接远程集群，直接在eclipse里运行mapreduce作业时，错误信息：11/10/14 13:52:07 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.11/10/14 13:
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精选
2015-09-07 17:01:36
2290阅读
错误信息：11/10/14 13:52:07 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.11/1...
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2014-12-30 15:23:00
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一，作业的提交Job.waitForCompletion(true):JobClient(),在new JobClient()里面生成一个JobSubmissionProtocol接口(JobTracker实现了此接口)对象jobSubmitClient(是它连接或对应着JobTracker)），在Submit()方法里面也调用JobClient.submitJobInternal(conf)方法
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2024-04-23 10:10:58
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HDFSYarn Yarn 调度 MR 任务的过程 客户端执行 hadoop jar ****命令来请求执行某个 MR 任务。 由JobClient.java 请求连接 ResourceManager。 ResourceManager 创建任务 ID。 JobClient.java 得到任务 ID 后，将任务保存到 HDFS 上。 JobClient.java 获取元信息（数据的元信息，任务的元信
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2024-09-18 12:21:46
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前几篇博客我们已经简单的介绍了LTS的JobClient、JobTracker和TaskTracker相互之间的任务发起、调度和执行的流程。LTS原理--JobClient
原创
2022-08-25 17:52:00
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一个Mapreduce作业是通过JobClient向master的JobTasker提交的(JobTasker一直在等待JobClient通过RPC协议提交作业)，JobTasker接到JobClient的请求后把其加入作业队列中。 DataNode节点的TaskTracker一直通过RPC(RPC--远程过程调用协议它
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2023-05-19 15:18:01
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1可以通过 StreamExecutionEnvironment#executeAsync 提交作业，返回 JobClient [1], 通过JobClient 可以 cancel 作业，获取 job status。[1] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-74%3A+Flink+JobClient+API2如果是想做一个作业管理的平台，可以尝试看一下 CliFrontend[1] 中相关的逻辑，对于 On Yarn的作
原创
2021-06-21 15:52:15
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1可以通过 StreamExecutionEnvironment#executeAsync 提交作业，返回 JobClient [1], 通过JobClient 可以 cancel 作业，获取 job status。[1] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-74%3A+Flink+JobClient+API2如果是想做一个作业管理的平台，可以尝试看一下 CliFrontend[1] 中相关的逻辑，对于 On Yarn的作
原创
2022-01-07 16:25:05
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hdfs基准测试：磁盘读写性能测试hadoopjar./hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2.3.jarTestDFSIO-read-nrFiles10-fileSize10MBhadoopjar./hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2.3.jarTestDFSIO-write-nrFiles10-fileSize
原创
2019-07-02 10:22:47
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Flink入门1. Flink执行流程1.1 Standalone版本1.用户提交任务给JobClient2.JobClient发送任务给JobManager3.JobManager返回提交成功4.JobManager将任务分发给TaskManager执行5.TaskManager汇报任务的执行状态给JobManager6.任务执行结束JobManager返回执行结果给JobClient1.2 O
一、MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法：新建JobClient实例，并调用其submitJob()方法。提交作业后，runJob()每秒轮询作业进度，如果发现上次上报后信息有改动，则把进度报告输出到控制台。作业完成，成功则显示作业计数器；失败则输出错误到控制台。 （一）JobClient的submitJob()
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2024-06-05 06:50:09
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