Closed.ThisquestiondoesnotmeetStackOverflowguidelines。它当前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，以便将其作为on-topic用于堆栈溢出。4年前关闭。Improvethisquestion为了开发Hadoop和Spark作业的flex测试，我需要能够通过代码停止(或杀死)任务(Mapper，Reducer或SparkActions)。理想的方法是通过CLI命令执行此操作，但是任何其他执行此操作的工具将不胜感激。谢谢。 最佳答案 $ps将在操作系统级别向您显示该过程。请注意您的

我一直在通过PuTTy登录SSH来运行HadoopMapReduce作业，这需要我在PuTTY中输入主机名/IP地址、登录名和密码才能获得SSH命令行窗口。进入SSH控制台窗口后，我会提供适当的MR命令，例如:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/py

我已在AmazonEC2主机中安装了ApacheHadoopMapReduce2.6.1，并使用私有(private)IP地址配置了运行时。你可以在下面[2-5]查看我的配置。为了尝试轻松调试我的问题，我已允许安全组[6]中的所有入站流量。问题是，当我启动MapReduce时，我在SSHkey中得到Permissiondenied。我注意到我无法从同一主机sshEC主机。我该如何解决这个错误？ubuntu@ip-XXX-XX-XX-XX:sshubuntu@ip-XXX-XX-XX我想在EC2的不同站点上运行的HDFS实例之间复制数据。使用主机的私有(private)IP地址是否正确？

Java应用程序在Hadoop集群中作为具有单个Mapper任务的map-reduce作业执行。如果一个javamapreduce作业(不是hive或任何其他作业只是一个直接的mapreduce作业)是oozie的一部分，我们会得到一个单独的mapper启动器并且实际的mapreduce作业独立运行。那么有没有办法将启动器和实际的mapreduce作业运行联系起来？像获取与启动器jobid一起运行的实际操作的jobid？任何命令知道吗？ 最佳答案 您可以转到oozieUI并获取此信息。单击您想要的操作，然后转到ChildJobURL

在我的MapReduce作业中，我将产品名称作为字符串参数传递给Mapper。Mapper.py脚本导入一个名为Process.py的辅助脚本，该脚本对产品名称执行某些操作并将一些发射字符串返回给Mapper。映射器然后将这些字符串发送到Hadoop框架，以便Reducer可以拾取它们。除以下内容外，一切正常:Process.py脚本包含查找值的字典，我想将其从脚本内部移动到xml文件以便于更新。我已经在本地对此进行了测试，如果我在Process.py脚本中包含xml文件的Windows路径，它就可以正常工作。但是，出于某种原因，在HadoopMapReduce环境中对此进行测试不起作

我在哪里可以找到已经运行的javamapreduce作业的作业配置文件，例如覆盖的默认设置和其他特定于作业的设置。我正在使用hadoop2.6.0。我假设每个使用其用户设置运行的作业都会有一个作业配置文件。很抱歉，如果重复这个问题，则无法找到确切的答案。在我的yarn-site.xml或mapred-site.xml中没有与此相关的内容。 最佳答案 在您的mapred-site.xml中，有配置参数:yarn.app.mapreduce.am.staging-dir。这个参数的说明是:Thestagingdirusedwhilesu

我在mapreduce作业中收到以下错误:Jobinitializationfailed:java.io.IOException:Splitmetadatasizeexceeded10000000.Abortingjobjob_201511121020_1680atorg.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfoReader.java:48)atorg.apache.hadoop.mapred.JobInProgress.createSplits(JobInProg

当我运行带有和不带有multipleOutputs的mapreduce时，控制台日志之间存在差异。我有一个仅输出到文本文件的映射器作业。没有配置MultipleOutputs，我的映射器中的代码片段:context.write(null,newText(value));控制台输出摘录Map-ReduceFrameworkMapinputrecords=2Mapoutputrecords=2有了多重输出，我的映射器中的代码片段:multipleOutputs.write(null,newText(value),FileOutputFormat.getOutputPath(context)

我已经在我的机器上安装了Hadoop-2.6.0并启动了所有服务。当我与我的旧版本比较时，这个版本不会启Action业跟踪器和任务跟踪器作业，而是启动节点管理器和资源管理器。问题:-我相信这个版本的Hadoop使用YARN来运行作业。我不能再运行mapreduce作业了吗？我是否应该编写适合YARN资源管理器和应用程序管理器的作业。是否有我可以提交的示例Python作业？ 最佳答案 IbelievethisversionofHadoopusesYARNforrunningthejobs.Can'tIrunamapreducejoba

我们如何检查mapreduce程序中哪个map运行缓慢？在工作期间和完成工作后？MapReduce性能测试需要检查哪些参数。 最佳答案 这个问题非常广泛，但仍试图在一定程度上解决..1)当作业正在运行时，您可以在applicationmaster中看到2)job完成后可以在jobhistory中看到请参阅map-reduce的作业跟踪器和任务跟踪器文档。性能测试参数是一个非常宽泛的术语。有一些默认的测试用例将随发行版一起发布一般来说，我们可以使用上述跟踪器查看作业(包括map和reduce阶段)花费了多少时间以及每个map花费了多少