map 0% reduce 0%

引用中描述了在运行示例时可能出现的问题，其中有一个解决方法是在mapred.xml文件中添加以下配置：<property> <name>mapred.task.timeout</name> <value>1800000</value> </property>。这个配置可以解决超时问题，可能是因为任务运行时间太长导致的。

至于您提到的map 0% reduce 0%，这表示任务的进度还没有开始，可能是因为任务还没开始执行或者执行过程中出现了问题。可以通过查看日志来获取更多的信息，以确定具体的问题所在。

相关问题

map 100% reduce 0%

这是一个很简洁的问题描述，但是缺乏上下文和具体细节，因此我只能给出一些基本的解释。

在分布式计算中，MapReduce是一种常见的编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。MapReduce包括两个主要阶段：

1. Map阶段：将输入数据拆分成小块并在多个节点上并行处理。每个节点都会执行相同的操作，将输入数据转换为键值对的形式。

2. Reduce阶段：将Map阶段输出的键值对进行聚合和排序，然后将它们合并成较小的数据集。

因此，"map 100% reduce 0%"可能意味着Map阶段已经完成，但Reduce阶段还没有开始。这可能是因为Reduce阶段需要等待Map阶段的输出完成，或者Reduce阶段的任务被阻塞或出现其他问题。

23/06/11 12:39:32 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 23/06/11 12:39:39 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 23/06/11 12:39:39 INFO mapreduce.Job: Job job_1686457988749_0001 completed successfully

这段日志显示了一个Hadoop MapReduce作业的执行情况。从日志中可以看出，该作业的任务已经完成，且没有发生任何错误。具体来说，该作业只有一个Map任务，没有Reduce任务。从时间戳可以看出，该作业的执行时间大约是7秒钟。但是，这段日志并没有提供足够的信息来回答你的问题，关于你的任务的细节，可以提供更多信息吗？