map 100% reduce 0%
时间: 2023-11-06 15:38:14 浏览: 35
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。
相关问题
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。
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?