我们开发程序的时候,好多人都喜欢用sysout输出内容来查看运行情况.但是在MR程序里写了之后,却不知道去哪里查找,可以参考这篇文章. 第一种方法,我们可以在MapReduce任务查看页面找到这些日志 1.在MapReduce任务查看页面找到任务,点击进入 2.在任务详情页最下面由执行了该任务的节点 3.在节点的web地址后面加上logs/userlogs就能看到application列表,选择自己要找的 4.依次查看container 5.从container进去之后就是最终要找的日志了 st

--sys用户执行以下sql语句,查看job的运行日志select t.owner, t.job_name, t.status, to_char(t.actual_start_date, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), t.additional_info, t.error# from dba_scheduler_job_run_details t where t.job_name = 'JOB_BOOK1' --job名字 order by log_date desc;

1.先切换到:cd tomcat/logs 2.tail -f catalina.out 3.这样运行时就可以实时查看运行日志了

今天在部署一个项目到linux服务器的时候一直报错,可是在日志文件中也没有记录.但是在本地测试的时候都没有错误,在windoesServer服务器上也没错误,实在找不到原因,因此想的实时查看tomcat的运行日志. 在Linux系统中,Tomcat 启动后默认将很多信息都写入到 catalina.out 文件中,我们可以通过tail  -f  catalina.out 来跟踪Tomcat 和相关应用运行的情况.通过查看tomcat安装目录bin下面Catalina.sh发现默认的日志文件输出的位

1.完成Hadoop2.2.0单机版环境搭建之后需要利用一个例子程序来检验hadoop2 的mapreduce的功能 //启动hdfs和yarn sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh 2.首先现在一个文件夹里面建立两个文件file01.txt file02.txt里面加入如下内容,具体方法会linux的都会,我就默认你具有了. file01.txt kongxianghe kong yctc Hello World file02.txt 11 2222 kon

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr

1. count:返回集合中文档的数量. db.friend.count() db.friend.count({'age':24}) 增加查询条件会使count查询变慢. 2. distinct:找出给定键的所有不同的值. 使用时必须指定集合和键: db.runCommand({'distinct':'friend','key':'age'}) 3. group:分组统计. 示例:找出相同年龄(age)中,积分(score)最高的人. 参数说明: ns:指定要进行分组的集合. key:指定文档分

指导手册04:运行MapReduce   Part 1:运行单个MapReduce任务 情景描述: 本次任务要求对HDFS目录中的数据文件/user/root/email_log.txt进行计算处理,统计出第个用户的登录次数. 情景分析:统计出每个用户登录次数,等同于求出每个email出现的次数,可以进一步抽象为统计每个单司出现的频次.在Hadoop官方提供的示例包中,正好有进行记频统计的模块. 1．Hadoop官方的示例程序包 在集群服务器的本地目录”$HADOOP_HOME/share/ha

 第一部分.Hadoop计数器简述 hadoop计数器: 可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关), 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 MapReduce的输出: 运行jar包的详细步骤: [root@neusoft-master filecontent]# hadoop jar Traffic.jar /data/HTTP_20

本章主要内容: 1.利用MRUnit创建MapReduce的单元测试. 2.MapReduce应用的本地实例. 3.理解MapReduce的调试. 4.利用MapReduce防御式程序设计. 在WOX.COM下载本章源代码 本章在wox.com网站的源码可以在www.wiley.com/go/prohadoopsolutions的源码下载标签找到.第五章的源码根据本章的内容各自分别命名放在了第五章下载目录中. 到目前为止,你应该对MapReduce体系结构,应用程序设计,和定制MapReduce

在docker上安装mysql有两种方式 1.通过Dockerfile构建 2.直接在docker hub上拉取镜像安装 =================本篇采用方法2===================== 1.搜索查找docker hub上的mysql镜像 docker search mysql 2.拉取官方镜像 标签为5.7,在此之前,先创建一个mysql目录,在目录中拉取 问题:在拉取过程中会出现龟速的问题 解决问题的方法:https://www.cnblogs.com/sxdcga

第一个MapReduce的例子 Hadoop Guide的第一个MapReduce的例子是处理气象数据的(数据来源ncdc),终于跑通了.总结一下步骤,安装hadoop不在本文中介绍 1 数据预处理 1.1 下载数据 测试数据需要在ncdc的官方ftp上进行下载,年份跨度范围1901到2016,不写个脚本下载,靠手工是行不通的,脚本如下: download.sh !bin/bash for i in {1901..2015} do wget --execute robots=off -r -np

Cloudera提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化 代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的“症状”,对于不同的症状有不同的诊断和处理方式. 在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确—有经验的用户和操作者在面对很多常见问题上都会有“

14/04/04 17:15:12 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0% 14/04/04 17:19:42 INFO mapreduce.Job:  map 41% reduce 0% 14/04/04 17:19:53 INFO mapreduce.Job:  map 64% reduce 0% 14/04/04 17:19:55 INFO mapreduce.Job:  map 52% reduce 0% 14/04/04 17:19:57 INFO 

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式.          在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者

1:运行MapReduce任务 1:原始数据准备 统计用户的登录次数: 源数据login_log.txt如下: 7whygb5m@linshiyouxiang.net nuahvuhuoia@qq.com uashkufawuk@163.com wafwqfqw@gmail.com iuhukawhfuk@sina.com wfkwbfkuw@tom.com iuqwhfuihuqiw@yahoo.com hiuwqhuiryquiw545@yahoo.com uiwqyiuyr7qwrqa@s

MapReduce Hadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中,如果想汇总,按照常规想法就是,移动数据到统计程序:先把数据读取到一个程序中,再进行汇总. 但是HDFS存的数据量非常大时,对汇总程序所在的服务器将产生巨大压力,并且网络IO也十分消耗资源. 为了解决这种问题,MapReduce提出一种想法:将统计程序移动到DataNode,每台DataNode(就近)统计完再汇总,充分利用DataNode的计算资源.YARN的调度决定了MapReduce程序所在的Node. M

列举出hadoop常用的一些InputFormat InputFormat是用来对我们的输入数据进行格式化的.TextInputFormat是默认的. InputFormat有哪些类型? DBInputFormat,DelegatingInputFormat,FileInputFormat,常用的就是DBInputFormat,FileInputFormat . DBInputFormat:接我们的关系型数据库的,比如mysql和oracle, FileInputFormat是和文件相关的,又有

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL