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hADoop joB类

只能通过jobclient.getAllJob()遍历所有JOB,通过USERNAME或者JOBID获取对应

熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task. 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中...

你第一个job应该使用的是TextOutputFormat,所以输出默认是key-value形式的文本文档,当作为输入之后默认是使用TextOutputFormat,读入的key是每行的偏移量而非上一个job输出时的key,这是需要显示设置第二个job的输入格式为KeyValueInputFormat。

Hadoop HDFS只有服务日志,与Hadoop MapReduce的服务日志类似; Hadoop MapReduce日志分为两部分,一部分是服务日志,一部分是作业日志,具体介绍如下: 1. Hadoop 1.x版本 Hadoop 1.x中MapReduce的服务日志包括JobTracker日志和各个TaskTracker...

4 hadoop启动 4.1 格式化一个新的分布式文件系统 先格式化一个新的分布式文件系统 $ cd hadoop-0.20.203 $ bin/hadoop namenode -format 成功情况下系统输出: 12/02/06 00:46:50 INFO namenode.NameNode:STARTUP_MSG: /***********************...

你是用的是旧版mapreduceAPI,在mapred包下的,需修改成mapreduce包下的FileInputFormat

列出当前hadoop正在执行的jobs: [hadoop@192.168.10.11 hadoop-0.20.2-cdh3u3]$ hadoop job -list 10 jobs currently running JobId State StartTime UserName Priority SchedulingInfo job_201212111628_11166 1 1375083632268 dbs NORMAL NA j...

只能通过jobclient.getAllJob()遍历所有JOB,通过USERNAME或者JOBID获取对应JOBSTATUS 对未完成的JOB可以通过jobclient.jobsToComplete()遍历所有未完成的JOB; 但仍需要通过USERNAME或者JOBID获取对应得JOBSTATUS。

其实网上就有,可以借鉴董西成的博客,下面是内容: Hadoop HDFS只有服务日志,与Hadoop MapReduce的服务日志类似; Hadoop MapReduce日志分为两部分,一部分是服务日志,一部分是作业日志,具体介绍如下: 1. Hadoop 1.x版本 Hadoop 1.x中MapRe...

50030的端口为1..x版本中JobTracker的端口,2.x中使用MapReduce JobHistory Server,http://jhs_host:port/,端口号默认为19888,地址由参数mapreduce.jobhistory.webapp.address配置管理!

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