MapReduce reduce不执行

对于MapReduce中的reduce函数不执行的问题，有几种可能的原因和解决方法。

1. 输入数据为空：检查输入数据是否为空，如果输入数据为空，reduce函数将不会执行。确保输入数据集中至少有一条记录。

2. 数据分区错误：在MapReduce中，数据会被分成多个分区，每个分区由一个reduce任务处理。如果数据分区错误，可能导致某些分区没有被正确地发送到reduce任务上。检查数据分区的逻辑是否正确，并确保所有的数据都被正确地发送到对应的reduce任务上。

3. reduce任务数设置错误：在MapReduce作业启动时，可以设置reduce任务的数量。如果设置的reduce任务数为0或者过少，可能导致reduce函数不执行。检查作业配置中reduce任务数的设置，并根据需求进行调整。

4. 错误的自定义逻辑：如果使用了自定义的reduce函数，可能存在逻辑错误导致函数不执行。检查自定义的reduce函数实现，确保逻辑正确并且没有错误。

5. 依赖关系错误：在MapReduce中，reduce函数的执行依赖于map函数的输出。如果map函数没有正确地输出键值对，或者输出格式与reduce函数期望的格式不一致，可能导致reduce函数不执行。检查map函数的输出是否符合reduce函数的输入要求。

以上是一些常见的导致MapReduce reduce函数不执行的可能原因和解决方法，根据具体情况进行排查和调整。

相关问题

mapreduce on yarn 执行流程

1. 提交作业：用户提交一个MapReduce作业给YARN Resource Manager（RM）。

2. 分配资源：RM从可用的Node Manager（NM）中选择一个节点作为Application Master（AM）并分配资源给它。

3. 启动AM：RM启动AM，并将启动命令和资源信息传递给它。

4. AM启动任务：AM启动MapReduce作业的第一个Map任务，并为每个Map任务分配一个Container。

5. Map任务执行：每个Map任务在自己的Container中运行，并从HDFS中读取数据进行处理。

6. Map输出：Map任务将输出写入本地磁盘，然后通过Shuffle阶段将输出发送给Reducer。

7. Shuffle阶段：Shuffle阶段从Map任务的输出中提取数据，并将数据按照Key进行排序和分组。

8. Reducer分配：AM根据Reducer数量将任务分配给Node Manager，并为每个Reducer分配一个Container。

9. Reducer执行：Reducer从Map任务的输出中获取数据，并执行Reduce操作。

10. 输出结果：Reducer将结果写入HDFS并通知AM作业已完成。

11. 作业完成：AM将作业的状态更新为完成，并将结果返回给用户。

以上是MapReduce on YARN的执行流程，其中涉及到多个组件的协作，包括RM、NM、AM、Map任务、Reducer任务等，实现了对数据的分布式处理和计算。

mapreduce的执行过程

MapReduce的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. 切片：将输入数据源切分成多个片段，每个片段称为一个输入记录。这些输入记录会被分配给不同的map任务进行处理。

2. Map任务：每个map任务会读取一个输入记录，并对其进行处理。Map任务的输出通常是一组键值对，其中键是中间结果的标识符，值是中间结果的值。

3. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Map任务的输出会被重新分配给不同的reduce任务。这个过程主要是为了将具有相同键的中间结果聚合在一起，以便后续的reduce任务可以对它们进行处理。

4. Reduce任务：每个reduce任务会接收一组具有相同键的中间结果，并对它们进行处理。Reduce任务的输出通常是最终结果。

总结起来，MapReduce的执行过程可以概括为：切片 -> Map任务 -> Shuffle阶段 -> Reduce任务。