Hadoop Mapreduce 一些常见问题 （python用户~~）_mapreduce运行没输出

1 啥是mapreduce

2 基本用法

3 Hadoop一些常用技巧

3.1 lzo压缩文件作为输入或者输出

处理文件较大时候，我们一般会对文件进行压缩，有时候需要输入或者输出为压缩文件格式。
当输入为lzo格式时候需要加入参数：

-inputformat com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat
1

注意的是在hadoop中使用lzo的话，偏移位需要加1。

当需要输出一个压缩文件的时候加入参数：

-jobconf mapred.output.compress=true 
-jobconf mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
1
2

3.2 自定义renduce方向

有时候我们数据量太大，设计一个reduce就会执行很慢很慢（几个小时），但是我们如果改为多个reduce，比如10个，在分数据的时候就会随机分，这样就不能实现全局排序，咋办呢？？
如果我们知道数据的一个大致分布，就可以设计一个if else组合去根据数据的值分给reduce模块。

方法：只需要在map输出数据加一列给shuffle就可以，加一个参数选择reduce参考的列：

-jobconf num.key.fields.for.partition=1
1

同时你要选定一下，sort参考的列：

-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 
1

这里还要加一个必备插件：

-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner
1

3.3 按数字方式排序

默认hadoop是按照字符方式排序
这里我们可以改为数字方式排序

-D mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \
-D mapred.text.key.comparator.options=-n \
1
2

这里-n代表数字方式排序，从小到大，如果你想从大到小，可以自己写一个做差的方法。

3.4

    -D mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent=0.12\
    -D mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps=0.95\
1
2

4报错

4.1 错误代码1

语法错误，code为1就是语法错误~~自己线下测试下，可能是hadoop上没有你调用的包。

4.2 提示超时

出现以下错误：

Timed out after 600 secs
1

大概意思就是超时了，mapreduce长时间没有输出东西，或者读入下一行信息，可能有以下原因：
1、逻辑错误，出现死循环，导致一直没有输出或者返回~~~
2、mapreduce脚本里有预处理数据，比如需要加载一些文件，加载这些文件时超时了，这个简单，可以通过改变参数mapreduce.task.timeout即可。
注意单位是毫秒（1200000为1200s）

-D mapreduce.task.timeout=1200000\
1

4.3 内存不够

Container [pid=26783,containerID=container_1389136889967_0009_01_000002] is running beyond physical memory limits. Current usage: 4.2 GB of 4 GB physical memory used; 5.2 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container.
1

内存设置不足，看看是map失败还是red失败，我red设置的是4GB，这样的话改高一点就行了。

4.4 error in shuffle in fetcher#3

Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#3
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:134)
at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:376)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:164)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1693)

1
2
3
4
5
6
7
8

几种解决方法：
1、改reduce数量
把reduce设计的大一些…一般就可以了
2、限制shuffle 比例
*-D mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent=0.15 *
3、增加combinear
-combiner red_site_doc.py \

4.5 断开的管道

可能内存满了

清除一下内存空间把
hadoop fs rmr -rmTrash /user/authrank_offline_z/.Trash/*