MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1.    MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) ma

本身我是这么运行的: 15 1 * * * /data/xx/shells/run.sh >> /data/xx/log/joblog/job.log 发现job.log中,没有打出hive的mapreduce日志来 最后解决办法是: 后边添加2>&1 ,意思是将标准错误输出重定向到标准输出,但是好奇怪,hive日志怎么会是标准错误输出呢

LR中日志参数的设置 1.Run-Time Setting日志参数的设置 在loadrunner的vuser菜单下的Run-Time Setting的General的LOG选项中可以对在执行脚本时Loadrunner对日志的操作行为进行定义,下面逐一介绍: 日志是否启用 1) Enable logging 启用日志记录.如果选中该选项Loadrunner在执行脚本时,进行日志的记录,否则不记录日志 日志发送时机 2) Send messages only when an error occurs

MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注 意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1.    MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) m

$args #请求中的参数值$query_string #同 $args$arg_NAME #GET请求中NAME的值$is_args #如果请求中有参数,值为"?",否则为空字符串$uri #请求中的当前URI(不带请求参数,参数位于$args),可以不同于浏览器传递的$request_uri的值,它可以通过内部重定向,或者使用index指令进行修改,$uri不包含主机名,如"/foo/bar.html".$document_uri #同 $uri$documen

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red

一般在容器比如tomcat/weblogic中运行时,我们都是通过log4j控制日志输出的,因为我们现在很多服务端使用java service wrapper(至于为什么使用jsw,原先是比较排斥使用的,但是当一台服务器上部署10来个应用时,我们无条件的选择了jsw,因为不需要折腾和规划这么多的端口了,尤其是我们还是自己的RPC时,每个应用的端口需求从4个变成了1个)进行启动和管理,而JSW还有自己的日志格式,可以说在log4j上又套了一层马甲,默认的日志格式并不是输出原始log4j信息,因为我

资源相关参数 //以下参数是在用户自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀

1.三个参数 a)$http_referer:记录此次请求是从哪个链接访问过来的: 是直接访问,还是从其他网站跳转过来的. 例如:访问:http://www.etiantian.com/,其页面首页是index.html <h1>www-10.0.0.8:80</h1><a href="www.qingfeng.com" target="_blank"><img src="123.jpg""&g

参数含义 $remote_addr,$http_x_forwarded_for #记录客户端IP地址 $remote_user #记录客户端用户名称 $request #记录请求的URL和HTTP协议 $status #记录请求状态 $body_bytes_sent #发送给客户端的字节数,不包括响应头的大小:该变量与Apache模块mod_log_config李的"%B"参数兼容 $bytes_sent #发送给客户端的总字节数 $connection #连接到序列号 $connec

在MapReduce执行过程中,特别是Shuffle阶段,尽量使用内存缓冲区存储数据,减少磁盘溢写次数:同时在作业执行过程中增加并行度,都能够显著提高系统性能,这也是配置优化的一个重要依据. 下面分别介绍I/O属性和MapReduce属性这两个类的部分属性,并指明其优化方向. 1 I/O属性类的优化 I/O属性类主要包括在Shuffle阶段中相关的I/O过程的属性,在分析了每个具体属性后从以下几个属性入手进行优化. (1) io.sort.factor属性,int类型,Map端和Reduce端使

本系列的最后一部分是有关垃圾收集(GC)日志的JVM参数.GC日志是一个很重要的工具,它准确记录了每一次的GC的执行时间和执行结果,通过分析GC日志可以优化堆设置和GC设置,或者改进应用程序的对象分配模式. -XX:+PrintGC 参数-XX:+PrintGC(或者-verbose:gc)开启了简单GC日志模式,为每一次新生代(young generation)的GC和每一次的Full GC打印一行信息.下面举例说明: 1 [GC 246656K->243120K(376320K), 0.09

paip.提升效率--调试--日志系统日志参数含义---python #同时向控制台和文件输出日志 #日志参数含义 import logging log_format = '%(filename)s [%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'   logfile="c:\pythonlog_en2ati.log" logging.basicConfig(filename=logfile, format=log_format,datefmt='%

说到 Java 虚拟机,不得不提的就是 Java 虚拟机的 GC(Garbage Collection)日志.而对于 GC 日志,我们不仅要学会看懂,而且要学会如何设置对应的 GC 日志参数.今天就让我们来学习一下 Java 虚拟机中所有与 GC 日志有关的参数.相信掌握了这些参数之后,对于大家线上打印 GC 日志是有不少帮助的. 为了能够更直观地显示出每个参数的作用,我们将以下面的 Demo 为例子去设置 GC 日志参数. /** * @author 陈树义 * @date 2018.09.2

mapreduce指定参数 mapreduce在运行的时候可以指定各种参数,这样可以根据实际的应用场景做一下相关的调整 1.指定运行时cpu的个数 hadoop jar hadoop-core-0.1.0-SNAPSHOT.jar cn.hadoop.mapreduce.WordCount -D mapreduce.map.cpu.vcores=2 /home/input /home/output -D mapreduce.map.cpu.vcores=2 :指定这个mapreduce任务运行时

5.1 多job串联 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个mapreduce程序串联处理,多job的串联可以借助mapreduce框架的JobControl实现 示例代码: ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(job2.getConfiguration()); ControlledJob cJob3 = new Contro

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu

初学者运行MapReduce作业时,经常会遇到各种错误,往往不知所云,一般直接将终端打印的错误贴到搜索引擎上查找,以借鉴前人的经验. 对于hadoop而言,当遇到错误时,第一时间应是查看日志,日志里通产会有详细的错误原因提示.Hadoop MapReduce日志分为两部分,一部分是服务日志,一部分是作业日志,具体介绍如下: 1. Hadoop 1.x版本 Hadoop 1.x中MapReduce的服务日志包括JobTracker日志和各个TaskTracker日志,它们的日志位置如下: JobT

一.Hadoop集群参数配置 在hadoop集群中,需要配置的文件主要包括四个,分别是core-site.xml.hdfs-site.xml.mapred-site.xml和yarn-site.xml,这四个文件分别是对不同组件的配置参数,具体如下: core-site.xml,集群全局参数.用于定义系统级别的参数,如HDFS.URL.Hadoop的临时目录等. hdfs-site.xml,HDFS参数.如名字节点和数据节点的存放位置.文件副本的个数.文件读取权限等. yarn-site.xml

对于一个需要长期维护的网站来说,如何让网站长久稳定运行是件很有意义的事情. 有些在开发阶段没有暴露的问题很有可能就在运维阶段出现了,这也是很正常的. 还有些时候,我们希望不断地优化网站,让网站更快速的响应用户请求, 这些事情都发生在开发之后的运维阶段. 与开发阶段不同的,运维阶段不可能让你去调试程序,发现各类问题, 我们只能通过各种系统日志来分析网站的运行状况, 对于部署在IIS上的网站来说,IIS日志提供了最有价值的信息,我们可以通过它来分析网站的响应情况,来判断网站是否有性能问题, 或者存在