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mapreduce的日志分析

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Hadoop从入门到掌握33:MapReduce核心原理的Shuffle过程分析在安装Hadoop集群时，我们将yarnsite.xml文件中MapReduce的运行模式配置为yarn . node manager . aux servicesmapreduce_ Shuffle 。
【mapreduce的日志分析】
1、hadoop作用1.hadoop有三个主要的核心组件:HDFS(分布式文件存储)、MAPREDUCE(分布式计算)和YARN(资源调度) 。现在云计算包括大数据和虚拟化 。在HADOOP(hdfs，MAPREDUCE ， yarn)大数据处理技术框架下，擅长离线数据分析 。Zookeeper分布式协同服务基础组件，Hbase分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理 。

2、如何查看Hadoop运行过程中产生 日志其实网络借鉴董的博客内容:HadoopHDFS服务博客类似于HadoopMapReduce服务博客；HadoopMapReduce: 1 。Hadoop1.x版本Hadoop1.xMapReduce服务日志包括JobTracker中每个TaskTracker日志的位置(见其地址http://Master node IP:50030):Job Tracker:Job Tracker安装节点的默认位置$ { Hadoop . log . dir }/logs/* Job Tracker * 。此文件贴有日志 。日志其$ {hadoop.log.dir}默认值hadoop安装目录为${HADOOP_HOME} 。TaskTracker:每个TaskTracker安装节点的默认位置是$ Hadoop _ home/logs/* TaskTracker * 。这个文件附加了一个日志文件 。日志日志日志包括两个作业历史日志，其作业历史日志包括每个任务开始和结束期间的各种co 。

3、用spark获取 日志文件中记录内容? 4、Spark核心编程进阶-yarn模式下 日志查看详解yarn模式降级试运行中的火花作业 。在yarn模式下，与spark作业的操作相关的executor和ApplicationMaster都在yarn的容器中的一个作业运行之后 。纱有两种方法来处理由spark作业打印的-1 。顾名思义，也就是说 ， 分散在集群中各个机器上的日志最终是聚合在一起的，这样我们就可以统一勾选日志是否开启的情况下进行聚合的选项 。即yarn.logaggregationenable和container的日志将被复制到hdfs并从机器中删除 。在这种情况下，可以使用yarnlogsapplicationId命令查看日志yarnlogs命令 。对应于申请的所有容器的日志将被打印出来 。当然，由于日志在hdfs上，我们自然可以直接通过hdfs的命令行查看日志在hdfs中的目录 。

5、如何hadoop看hive执行 日志脚本运行时，错误信息如下:正在检查任务:task _ _ 0007 _ m _(及更多) 。fromjobjob _ _ 0007 exceptioninthreadthread 23 Java . lang . runtime exception:errorwhilereadingfromtasklogrlatorg . Apache . Hadoop . hive . QL . exec . errors . tasklogprocessor . get errors(tasklogprocessor . Java:130)atorg . Apache . Hadoop . hive . QL . exec . job debugger . showjobfaildebuginfo(job debugger . Java:211)atorg . Apache . Hadoop . hive . QL . exec . job debugger

6、Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程 分析安装Hadoop集群时，我们在yarnsite.xml文件中将MapReduce的运行模式配置为yarn . node manager . aux servicesmapreduce_ shuffle 。本节将详细介绍MapReduce的shuffle过程 。Shuffle，即洗牌和混洗 ， 是指MapReduce程序执行过程中，Mapper(合并器、分类器、划分器)、Reducer与其他进程之间交换数据的过程 。

Shuffle的工作内容:从运行效率的角度出发，地图输出结果优先存储在地图节点的内存中 。每个maptask都有一个内存缓冲区，用于存储地图的输出结果 。当达到内存缓冲区的阈值(80%)时 ， 缓冲区中的数据需要作为临时文件保存到磁盘 。整个maptask完成后，将该maptask在磁盘中生成的所有临时文件进行合并 ， 生成最终的输出文件 。
7、 mapreduce中的common-loggin的 日志输出在哪import Java . io . io exception；import Java . util . string tokenizer；import org . Apache . Hadoop . conf . configuration；import org . Apache . Hadoop . fs . path；import org . Apache . Hadoop . io . int writable；import org . Apache . Hadoop . io . text；import org . Apache . Hadoop .mapreduce 。工作；import org . Apache . Hadoop .mapreduce，映射器；import org . Apache . Hadoop .mapreduce 。减速器；import org . Apache . Hadoop .mapreduce. lib . input。

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