MapReduce的jobHistory(工作日志)介绍

2023-12-20 03:59

本文主要是介绍MapReduce的jobHistory(工作日志)介绍,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言:

我们可以通过Hadoop jar的命令来实现我们的程序jar包的运行,关于运行的日志,我们一般都需要通过启动一个服务来进行查看,就是我们的JobHistoryServer,我们可以启动一个进程,专门用于查看我们的任务提交的日志

  • 以下的操作都是在主节点(服务器)中

第一步:node01修改mapred-site.xml

 1.进入到hadoop配置文件目录     hadoop安装目录/etc/hadoop2.vim 编辑文件  vim mapred-site.xml
  • 将以下内容添加进<configuration>标签中
	<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>node01:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>node01:19888</value></property>

第二步:node01修改yarn-site.xml

 1.进入到hadoop配置文件目录     hadoop安装目录/etc/hadoop2.vim 编辑文件  vim yarn-site.xml
  • 将以下内容添加进<configuration>标签中
	<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value></property><!--指定文件压缩类型用于压缩汇总日志--><property><name>yarn.nodemanager.log-aggregation.compression-type</name><value>gz</value></property><!-- nodemanager本地文件存储目录--><property><name>yarn.nodemanager.local-dirs</name><value>/export/servers/hadoop-2.6.0/yarn/local</value></property><!-- resourceManager  保存最大的任务完成个数 --><property><name>yarn.resourcemanager.max-completed-applications</name><value>1000</value></property>

第三步:修改后的文件分发到其他机器上面去

  • 将主节点修改后的mapred-site.xml和yarn-site.xml分发到其他机器上面去
  • 在主节点执行以下命令
1.	 进入到hadoop配置文件目录     hadoop安装目录/etc/hadoop
2.   scp mapred-site.xml  yarn-site.xml 其他节点IP:$PWD

第四步:重启yarn集群以及启动jobHistoryServer进程

  • 在主节点执行以下命令重启yarn集群
1.cd 到hadoop的安装目录
2.执行关闭命令	sbin/stop-yarn.sh
3.执行开启命令	sbin/start-yarn.sh
  • 启动jobhistoryserver
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

第五步:页面访问jobhistoryserver

http://主节点IP:19888/jobhistory
在这里插入图片描述

大功告成!!!

这篇关于MapReduce的jobHistory(工作日志)介绍的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/514697

相关文章

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

C++——stack、queue的实现及deque的介绍

目录 1.stack与queue的实现 1.1stack的实现  1.2 queue的实现 2.重温vector、list、stack、queue的介绍 2.1 STL标准库中stack和queue的底层结构  3.deque的简单介绍 3.1为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器  3.2 STL中对stack与queue的模拟实现 ①stack模拟实现

flume系列之:查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志

遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0

我在移动打工的日志

客户:给我搞一下录音 我:不会。不在服务范围。 客户:是不想吧 我:笑嘻嘻(气笑) 客户:小姑娘明明会,却欺负老人 我:笑嘻嘻 客户:那我交话费 我:手机号 客户:给我搞录音 我:不会。不懂。没搞过。 客户:那我交话费 我:手机号。这是电信的啊!!我这是中国移动!! 客户:我不管,我要充话费,充话费是你们的 我:可是这是移动!!中国移动!! 客户:我这是手机号 我:那又如何,这是移动!你是电信!!

工作常用指令与快捷键

Git提交代码 git fetch  git add .  git commit -m “desc”  git pull  git push Git查看当前分支 git symbolic-ref --short -q HEAD Git创建新的分支并切换 git checkout -b XXXXXXXXXXXXXX git push origin XXXXXXXXXXXXXX

Mysql BLOB类型介绍

BLOB类型的字段用于存储二进制数据 在MySQL中,BLOB类型,包括:TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob,这几个类型之间的唯一区别是在存储的大小不同。 TinyBlob 最大 255 Blob 最大 65K MediumBlob 最大 16M LongBlob 最大 4G

嵌入式方向的毕业生,找工作很迷茫

一个应届硕士生的问题: 虽然我明白想成为技术大牛需要日积月累的磨练,但我总感觉自己学习方法或者哪些方面有问题,时间一天天过去,自己也每天不停学习,但总感觉自己没有想象中那样进步,总感觉找不到一个很清晰的学习规划……眼看 9 月份就要参加秋招了,我想毕业了去大城市磨练几年,涨涨见识,拓开眼界多学点东西。但是感觉自己的实力还是很不够,内心慌得不行,总怕浪费了这人生唯一的校招机会,当然我也明白,毕业