Cuprins:

Cum omorâți un loc de muncă MapReduce?
Cum omorâți un loc de muncă MapReduce?

Video: Cum omorâți un loc de muncă MapReduce?

Video: Cum omorâți un loc de muncă MapReduce?
Video: Understanding MapReduce Execution | MapReduce Execution on YARN | Edureka 2024, Mai
Anonim

Hadoop job - ucide job_id și cerere de fire - ucide application_id ambele comenzi este folosită ucide A loc de munca alergând mai departe Hadoop . Dacă utilizați MapReduce Versiunea 1 (MR V1) și doriți ucide A loc de munca alergând mai departe Hadoop , apoi puteți folosi Hadoop job - ucide job_id to ucide A loc de munca și va fi ucide toate locuri de munca (atât în rulare, cât și în coadă).

În ceea ce privește asta, cum omorâți un job de fire?

La Ucide A loc de munca , pe linia de comandă, rulați cURL pentru a indica serverul HDInsight și id-ul aplicației și PUT pentru a schimba starea în UCIS , în mod eficient ucidere cel Lucru de fire . Notă: pentru caracterele speciale am descoperit că pot folosi un caracter de escape înainte de caracterul special din parolă.

De asemenea, cum omorâți o slujbă de scânteie? Pentru a opri aplicația Spark care rulează:

  1. copiați inserați ID-ul aplicației din programatorul spark, de exemplu, application_1428487296152_25597.
  2. conectați-vă la serverul care trebuie să lanseze jobul.
  3. aplicație de fire -kill application_1428487296152_25597.

Din acest motiv, cum omorâți un stup?

Omorâți-l pe Jobid cu una dintre opțiunile de mai jos

  1. Selectați Jobid sub Running Jobs și faceți clic pe butonul Kill Selected Jobs.
  2. Faceți clic pe linkul Jobid, derulați în jos și faceți clic pe linkul Kill this job.

Cum verifică Hadoop joburile de lungă durată?

Iată pașii:

  1. Conectați-vă la Ambari.
  2. Faceți clic pe YARN (sub Servicii)
  3. Faceți clic pe Link-uri rapide.
  4. Faceți clic pe Resource Manager UI.
  5. În mod implicit, veți vedea o listă cu toate joburile trimise.
  6. Faceți clic pe „Jobs -> Running” din meniul din partea stângă. Vă va afișa toate lucrările care rulează în prezent.
  7. Apoi faceți clic pe sortare după StartTime.

Recomandat: