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python - Hadoop 2.7 : MapReduce task's total time using streaming API

coder 2024-01-10 原文

我在本地集群上运行 Hadoop 2.7.1(所有节点都运行 Ubuntu 14.x 或更高版本)。我的 mapreduce 程序是用 Python 编写的，我正在使用流式 API 来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。 (可能从 Hadoop 2.x 开始删除)。

最佳答案

如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的 Counters，或者您可以使用 mapred job 命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出 SUCCEEDED 作业的所有摘要状态:

mapred job -list all | grep SUCCEEDED | awk '{ print $1 }' | \
    xargs -n 1 mapred job -status

在集群上算作消耗时间的最接近“聚合墙时间”的是“占用插槽中花费的时间”，即 SLOTS_MILLIS_MAPS 和 SLOTS_MILLIS_REDUCES:

mapred job -list all | grep SUCCEEDED | awk '{ print $1 }' | \
    xargs -n 1 -i mapred job -counter {} org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter SLOTS_MILLIS_MAPS
mapred job -list all | grep SUCCEEDED | awk '{ print $1 }' | \
    xargs -n 1 -i mapred job -counter {} org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter SLOTS_MILLIS_REDUCES

关于python - Hadoop 2.7 : MapReduce task's total time using streaming API，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33820955/

MapReducestreamingcodesectionmapredpythonhadoophadoop-streaming

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