Hadoop MapReduce作业卡死问题的解决方法.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
### Hadoop MapReduce作业卡死问题的解决方法 #### 一、问题背景 在使用Hadoop MapReduce进行大规模数据处理的过程中,遇到了一个棘手的问题——部分MapReduce作业长时间卡死,严重影响了系统的运行效率和资源利用率。这类问题的出现不仅导致了Hadoop集群资源的长期占用,还使得其他作业因资源不足而无法正常启动,进而影响到了数据预处理的整体时效性。 #### 二、问题描述 在实际应用中,我们通过编写Hadoop MapReduce程序对上游提供的源数据文件进行预处理,主要包括编码转换、数据去重、添加时间戳、数据清洗等一系列操作,最终生成可供后续分析使用的贴源ODS层数据。然而,在一段时间内,部分源文件的预处理作业频繁出现了长时间卡死的现象,具体表现为大量的reduce任务长时间运行而不再进展。 #### 三、问题分析 针对这个问题,我们进行了详细的分析: ##### 3.1 数据倾斜可能性分析 最初,我们怀疑可能是由于数据倾斜导致了这个问题。通过对YARN控制台的作业信息进行检查,并结合对源数据文件的分析,我们发现虽然存在大量reduce任务长时间运行的情况,但这并不是典型的少数reduce任务长时间运行的数据倾斜现象。进一步地,我们对MR程序处理的源数据文件进行了按Key值分组计算,发现数据分布较为均匀,因此可以排除数据倾斜作为问题的根源。 ##### 3.2 Hadoop集群组件状态分析 接下来,我们检查了Hadoop集群UI页面上的各组件状态以及相关的系统服务日志,包括NameNode、DataNode和ResourceManager等。经过仔细分析,我们可以确认集群及其各个组件均处于正常运行状态,因此可以排除因集群本身问题导致作业卡死的可能性。 ##### 3.3 日志分析 通过对长时间运行的作业的日志进行深入分析,我们发现以下几点值得注意的信息: 1. **job日志中的异常**: - 异常1:`[communicationthread]org.apache.hadoop.mapred.Task:Communicationexception`。这是一种状态报告机制,当出现异常时会触发重试机制(默认3次)。如果没有再次出现异常,则说明问题已解决,无需特别关注。 - 异常2:`[communicationthread]org.apache.hadoop.yarn.util.ProcfsBasedProcessTree:Error reading the stream java.io.IOException: 没有那个进程`。在出现该异常之后,任务持续卡住长达11小时,尽管在任务界面上仍显示为运行状态,但具体原因尚不清楚。 2. **失败的map任务和reduce任务**:日志显示这些任务因超时而被杀死,对应的进程退出码为143。这种情况通常发生在高并发或IO竞争激烈的场景下,需要考虑调整超时时间和容器内存配置等参数。但这个问题并非是导致作业卡死的根本原因。 3. **长时间卡死的reduce任务日志**: - syslog日志中出现的`IOException: 没有那个进程`异常,通常是在尝试读取`/proc/meminfo`、`/proc/cpuinfo`等本地文件时发生的。初步判断可能是文件描述符不足导致的,可通过增加每个用户的文件描述符数量来缓解这一问题。 - syslog.shuffle日志显示,这些卡死的shuffle任务在短时间内处理了大量的map结果,但在日志中没有发现明显的错误提示,原因尚不明确。 #### 四、解决方案 基于上述分析,我们提出了以下解决方案: 1. **优化超时时间和容器内存配置**:针对作业中出现的超时问题,可以适当延长超时时间设置,并调整容器内存配置以提高其处理能力。 2. **增加文件描述符限制**:通过将每个用户的文件描述符数量从100000增加到150000,以减少由于文件描述符不足而导致的作业卡死现象。 3. **深入排查shuffle阶段问题**:进一步分析shuffle阶段的详细日志,以确定是否存在潜在的错误或者性能瓶颈,并针对性地进行优化。 4. **监控与报警机制**:建立更完善的监控和报警机制,以便于及时发现并处理类似问题,减少对整体系统的影响。 #### 五、结论 通过综合运用多种分析手段和技术手段,我们成功定位并解决了Hadoop MapReduce作业长时间卡死的问题。这不仅提高了系统的稳定性和可靠性,也为后续的数据处理工作提供了有力的支持。未来,我们将继续优化系统配置,探索更多高效的数据处理策略,以应对不断增长的数据量和复杂的数据处理需求。
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