1. 最经典的方法通过打印语句来调试程序 System.err.println("Bad Data"+value.toString()); 这些输出错误都会记录到一个标准错误中,可以通过WebUI进行查看 2.可以创建一个自定义计数器来统计整个数据集中不合理的数据的数量. 首先创建一个enum enum BAD_DATA{ BAD_DATA_1, BAD_DATA_2 } if(strs[1].split(",")!=null&&strs[1].sp…

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0…

Mapreduce打印调试内容: 一.启动JobHistoryServer mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver [hadoop@node11 sbin]$ jps NodeManager NameNode QuorumPeerMain Master DataNode HMaster ResourceManager DFSZKFailoverController JobHistoryServer 通过jps查看JobHistoryServer进程…

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时,       并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的     示例如下: step1: //设置各个Configuration Configuration Aconf = new Configuration…

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT…

原文地址:http://mntms.iteye.com/blog/2086990 要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时,       并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的     示例如下: step1: //设置各个Configuratio…

在Hadoop中,我们可以通过Job对象的submit()方法来运行MapReduce作业,也可以调用waitForCompletion()用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成.其中,submit()方法调用封装了大量的处理细节,如下图所示:   在最高层,有5个独立的实体. 客户端,提交MapReduce作业: YARN资源管理器,负责协调集群上计算机资源的分配: YARN节点管理器,负责启动和监视集群中机器上的计算容器(container): MapReduce的applicatio…

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以…

v2版本的MapReduce作业中,作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生,即作业SETUP阶段完成事件,会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态,而作业状态转换中涉及作业信息的处理,是由SetupCompletedTransition来完成的,它主要做了四件事: 1.通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1,标记作业setup已完成: 2.调度作业Job的Map Task: 3.调度作业的JobReduce Task: 4.如果没有task了,则生成J…