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¿Cómo matas un trabajo de MapReduce?
¿Cómo matas un trabajo de MapReduce?

Video: ¿Cómo matas un trabajo de MapReduce?

Video: ¿Cómo matas un trabajo de MapReduce?
Video: ¿Qué es MapReduce? 2024, Noviembre
Anonim

trabajo hadoop - matar job_id y aplicación de hilo - matar application_id both el comando se usa para matar a trabajo que se ejecuta en Hadoop . Si esta usando Mapa reducido Version1 (MR V1) y desea matar a trabajo que se ejecuta en Hadoop , entonces puedes usar trabajo hadoop - matar job_id para matar a trabajo y lo hará matar todos trabajos (tanto en ejecución como en cola).

Con respecto a esto, ¿cómo se mata un trabajo de hilo?

Para Matar a trabajo , en la línea de comandos, ejecute cURL para apuntar a su servidor HDInsight y la identificación de la aplicación, y PUT para cambiar el estado a DELICADO , efectivamente asesinato los Trabajo de hilo . Nota: para los caracteres especiales descubrí que podía usar un carácter de escape antes del carácter especial en la contraseña.

Además, ¿cómo matas un trabajo de chispa? Para eliminar la ejecución de la aplicación Spark:

  1. copie y pegue el ID de la aplicación del programador de Spark, por ejemplo, application_1428487296152_25597.
  2. conéctese al servidor que tiene que iniciar el trabajo.
  3. aplicación de hilo -kill application_1428487296152_25597.

Por lo tanto, ¿cómo se mata un trabajo de colmena?

Mata al Jobid con una de las siguientes opciones

  1. Seleccione el ID de trabajo en Trabajos en ejecución y haga clic en el botón Eliminar trabajos seleccionados.
  2. Haga clic en el enlace Jobid, desplácese hacia abajo y haga clic en el enlace Eliminar este trabajo.

¿Cómo comprueba Hadoop los trabajos de larga ejecución?

Estos son los pasos:

  1. Inicie sesión en Ambari.
  2. Haga clic en YARN (en Servicios)
  3. Haga clic en Enlaces rápidos.
  4. Haga clic en la interfaz de usuario del administrador de recursos.
  5. De forma predeterminada, verá una lista de todos los trabajos enviados.
  6. Haga clic en "Trabajos -> En ejecución" en el menú del lado izquierdo. Le mostrará todos los trabajos que se están ejecutando actualmente.
  7. Luego haga clic en ordenar por StartTime.

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