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Comment tuez-vous un travail MapReduce ?
Comment tuez-vous un travail MapReduce ?

Vidéo: Comment tuez-vous un travail MapReduce ?

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Vidéo: MapReduce and Apache Hive 2024, Novembre
Anonim

travail hadoop - tuer job_id et application de fil - tuer application_id les deux commandes sont utilisées pour tuer une travail courir sur Hadoop . Si vous utilisez CarteRéduire Version1(MR V1) et vous souhaitez tuer une travail courir sur Hadoop , alors vous pouvez utiliser travail hadoop - tuer job_id à tuer une travail et ça va tuer tous travaux (à la fois en cours d'exécution et en file d'attente).

À ce sujet, comment tue-t-on un travail de fil ?

À Tuer une travail , sur la ligne de commande, exécutez cURL pour pointer vers votre serveur HDInsight et l'ID de l'application, et PUT pour changer l'état en TUÉ , effectivement meurtre les Travail de fil . Remarque: pour les caractères spéciaux, j'ai trouvé que je pouvais utiliser un caractère d'échappement avant le caractère spécial du mot de passe.

Aussi, comment tuez-vous un travail d'étincelle? Pour tuer l'application Spark en cours d'exécution:

  1. copiez-collez l'ID d'application à partir du planificateur Spark, par exemple, application_1428487296152_25597.
  2. se connecter au serveur qui doit lancer le travail.
  3. application de fil -kill application_1428487296152_25597.

De ce fait, comment tue-t-on un travail de ruche ?

Tuez le Jobid avec l'une des options ci-dessous

  1. Sélectionnez le Jobid sous Running Jobs et cliquez sur le bouton Kill Selected Jobs.
  2. Cliquez sur le lien Jobid, faites défiler vers le bas et cliquez sur le lien Kill this job.

Comment Hadoop vérifie-t-il les tâches de longue durée ?

Voici les étapes:

  1. Connectez-vous à Ambari.
  2. Cliquez sur YARN (sous Services)
  3. Cliquez sur Liens rapides.
  4. Cliquez sur l'interface utilisateur du gestionnaire de ressources.
  5. Par défaut, vous verrez une liste de tous les travaux soumis.
  6. Cliquez sur "Emplois -> En cours d'exécution" dans le menu de gauche. Il vous montrera tous les travaux en cours d'exécution.
  7. Cliquez ensuite sur trier par StartTime.

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