目录状态监控指标JobManager指标TaskManager指标Job指标资源监控指标数据流监控指标任务监控指标网络监控指标容错监控指标数据源监控指标数据存储监控指标        当使用ApacheFlink进行流处理任务时，可以根据不同的监控需求，监控以下常用指标：状态监控指标JobManager指标JobManagerCPU使用率：监控JobManager的CPU使用情况，以确保其正常工作。JobManager内存使用量：监控JobManager的内存使用情况，以避免内存溢出或泄漏。JobManager网络流量：监控JobManager的网络流量，了解其与TaskManager之间的通

我正在2节点集群上运行Hadoop作业。复制因子设置为2，因此，每个block都应该出现在所有节点上，所有任务都应该是数据本地的。但是，Web界面显示数据本地任务的数量为0。知道问题出在哪里吗？ 最佳答案 我发现了问题出在哪里，很抱歉在提问之前我没有做足够的研究。作业完成后，我查看了控制台日志，发现所有任务实际上都是本地数据。一定是WebUI显示不正确信息的问题。 关于java-Hadoop:没有数据本地任务，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我正在运行迭代hadoop/mapreduce作业来分析某些数据。(apachehadoop版本1.1.0)我需要知道每个reduce任务的输出记录数才能运行M/R作业的下一次迭代。我可以在每个M/R作业后读取合并计数器，但我找不到单独读取每个任务计数器的方法。请就此告诉我。崔 最佳答案 计数器不是这样工作的:每个任务都将其指标报告给一个中心点，因此无法从各个任务中获知计数器值。来自这里:http://www.thecloudavenue.com/2011/11/retrieving-hadoop-counters-in-mapre

我正在使用hdinsight集群(hive版本.13)来运行一些hive查询。在mapjoin期间启动本地任务的查询之一(来自TPCH套件的查询7)由于内存不足而失败(hive中止它，因为哈希表已达到配置的限制)。Hive似乎正在为本地任务分配1GB，这个大小是从哪里获取的，我该如何增加它？2015-05-0305:38:19Startingtolaunchlocaltasktoprocessmapjoin;maximummemory=932184064我假设本地任务应该使用与映射器相同的堆大小，但事实并非如此。感谢您的帮助。 最佳答案

我有一个日志系统，日志以时间戳命名。例如:logs/2015/05/08/21logs/2015/05/08/22logs/2015/05/08/23logs/2015/05/09/00logs/2015/05/09/01logs/2015/05/09/02logs/2015/05/09/04logs/2015/05/09/05现在我需要选择一系列目录作为我任务的输入。例如(注意05/09/03少了，这是正常的)logs/2015/05/08/22logs/2015/05/08/23logs/2015/05/09/00logs/2015/05/09/01logs/2015/05/09/

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

在SBT0.13中docker发出折旧警告。而是:=建议使用操作员。docker:={assembly.valuedocker.value}不起作用，因为不能保证执行顺序。我需要这两个任务来串行运行。什么技巧？看答案dockerfileindocker:={valartifact:File=assembly.valuevalartifactTargetPath=(assemblyOutputPathinassembly).valuenewDockerfile{from("java:8-jre")add(artifact,artifactTargetPath)

我读到HadoopMap任务将它们的输出写入本地磁盘。假设如果我只有map任务而没有任何reducer，map输出仍然会写入本地文件系统？ 最佳答案 是的，它仍然会将输出写入FileOutputFormat.setOutputPath(JobConf,Path)设置的路径，并且不会进行排序或分区。Moreinfo:更新:正如ChrisWhite所提到的，它将直接写入HDFS而不是本地文件系统。 关于hadoop-映射任务的输出写入本地文件系统或HDFS？，我们在StackOverflow

我想知道是否有任何任务示例不适合MapReduce。有一些具体的例子会很棒。谢谢! 最佳答案 其中一些可能是主观的，所以我会尽量坚持最认同的:流数据--MapReduce本质上是批处理的。您在MapReduce中编写的内容时不时地运行，但很难获得它，因此它会处理实时传入的数据流。有一些项目正在计划解决这个问题，例如Storm。实时分析--同样，MapReduce是批处理的，专为聚合和大规模性能量身定制，无法快速获得答案。每个作业预计会有1-2分钟的开销，因此使用MapReduce获得不到一分钟的响应时间非常具有挑战性。这与作为软件的

我在失败的maptask的系统日志中看到了这个异常，特定作业中的所有maptask都遇到了这个错误。关于此处原因的任何猜测，在我看来这是一个看起来很奇怪的堆栈跟踪。2012-12-2910:37:37,975FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child(main):Errorrunningchild:java.lang.StackOverflowErroratorg.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:80)atorg.apache.hadoop.util.Ref