2023-07-15 17:11:33,340 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 2023-07-15 17:11:34,450 INFO mapreduce.Job: Job job_1689411390042_0001 failed with state FAILED due to: Task failed task_1689411390042_0001_m_000000 Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 killedReduces: 0

时间: 2023-11-18 11:03:07 浏览: 211
根据您提供的日志信息,作业 job_1681390042_0001 失败了。失败的原因是任务 task_1689411390042_0001_m_000000 失败了。任务失败导致整个作业失败,其中有一个 map 任务失败了,没有报告任何 reduce 任务的失败。此外,没有杀死任何 map 或 reduce 任务。 要解决此问题,您可以检查任务 task_1689411390042_0001_m_000000 的详细日志以了解失败的具体原因。通常,在任务的详细日志中会提供有关错误的更多信息,例如异常堆栈跟踪或其他有用的调试信息。您可以查看该任务的日志,并尝试找到失败的原因,以便采取适当的措施来修复问题。 请记住,此回答基于提供的日志信息,并假设您正在使用Hadoop MapReduce框架进行作业处理。如果您有其他上下文或更多细节,请提供更多信息,以便我能够更准确地帮助您解决问题。
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2023-06-11 17:01:33,405 INFO mapreduce.Job: Job job_local1793376280_0001 running in uber mode : false 2023-06-11 17:01:33,408 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-06-11 17:01:33,409 INFO mapreduce.Job: Job job_local1793376280_0001 failed with state FAILED due to: NA 2023-06-11 17:01:33,414 INFO mapreduce.Job: Counters: 0 2023-06-11 17:01:33,422 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-11 17:01:33,423 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 1.8984 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-11 17:01:33,425 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-11 17:01:33,425 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-11 17:01:33,426 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!

这段日志显示了一个 MapReduce 任务的执行情况,该任务执行的是 Sqoop 的数据导出操作。具体的执行过程如下: 1. 首先,日志记录了该任务的运行模式为非 Uber 模式(即不是在 YARN 上运行),并且 Map 和 Reduce 的进度都为 0%。 2. 然后,日志记录了该任务的状态为 FAILED,但是没有指明失败的原因(NA)。 3. 统计计数器的信息被记录在日志中,同时,也出现了一条警告信息,提示 FileSystemCounters 这个计数器已经被废弃,建议使用新的计数器。 4. 接着,日志记录了数据导出的情况,包括传输的字节数和数据记录数。 5. 最后,日志记录了导出操作失败的信息,但没有给出具体的失败原因。 综合来看,这段日志显示了一次 Sqoop 导出操作失败的情况,需要进一步排查失败原因。可以查看更详细的日志或者检查数据源和目标数据库的连接情况。

安装sqoop INFO mapreduce.Job: Job job_local16268663_0001 running in uber mode : false 2023-06-07 14:42:05,241 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-06-07 14:42:05,244 INFO mapreduce.Job: Job job_local16268663_0001 failed with state FAILED due to: NA 2023-06-07 14:42:05,260 INFO mapreduce.Job: Counters: 8

这个错误信息也非常简略,无法直接判断具体错误原因。但是根据错误信息可以判断是 MapReduce 任务执行失败了,可能是以下原因之一: 1. MapReduce 程序代码中存在错误,例如 Java 语法错误、逻辑错误等。 2. Hadoop 集群中某个节点出现故障或者资源不足,导致任务无法正常执行。 3. 输入数据格式不正确,导致任务无法正常执行。 您可以查看 Hadoop 的日志文件,查找更详细的错误信息。另外,您可以尝试重新编写 MapReduce 程序代码、检查 Hadoop 集群状态、或者检查输入数据格式是否正确等。
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帮我解释下面的代码:import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

package wc; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCountMain { public static void main(String[] args) throws Exception{ // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000"); String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */ if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in><out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal"); job.setJarByClass(WordCountMapper.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReduce.class); job.setReducerClass(WordCountReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text>{ private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ text = value; context.write(text, new Text("")); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException,InterruptedException{ context.write(key, new Text("")); } } 执行该代码时,所需要选的执行文件夹和输出文件夹是在hdfs目录上的文件夹还是本地目录的文件夹?

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