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？

相关问题

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。