我在 Amazon EMR 上的 hadoop 流式 map-reduce 作业不断失败,并出现以下错误:
java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 143
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:372)
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished(PipeMapRed.java:586)
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapper.close(PipeMapper.java:135)
at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:57)
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRunner.run(PipeMapRunner.java:36)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:441)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:377)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1132)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
从我在线阅读的内容来看,这似乎与发送给任务的 SIGTERM 有关(请参阅此处的此线程)。我已经尝试过,
--jobconf "mapred.task.timeout=X"
但即使长达一个小时,X 的值仍然会收到相同的错误。我还尝试
按照流文档reporter:status:<message>
中的描述定期向 STDERR报告。然而,这也无助于防止此错误发生。据我所见,当我在日志文件中生成预期的输出时,我的流程开始并开始工作。然而,每次任务尝试总是以这个错误结束。
这是我用来使用 make 启动流式传输作业的代码:
instances = 50
type = m1.small
bid = 0.010
maptasks = 20000
timeout = 3600000
hadoop: upload_scripts upload_data
emr -c ~/.ec2/credentials.json \
--create \
--name "Run $(maptasks) jobs with $(timeout) minute timeout and no reducer" \
--instance-group master \
--instance-type $(type) \
--instance-count 1 \
--instance-group core \
--instance-type $(type) \
--instance-count 1 \
--instance-group task \
--instance-type $(type) \
--instance-count $(instances) \
--bid-price $(bid) \
--bootstrap-action $(S3-srpt)$(bootstrap-database) \
--args "$(database)","$(http)/data","$(hadoop)" \
--bootstrap-action $(S3-srpt)$(bootstrap-phmmer) \
--args "$(hadoop)" \
--stream \
--jobconf "mapred.map.tasks=$(maptasks)" \
--jobconf "mapred.task.timeout=$(timeout)" \
--input $(S3-data)$(database) \
--output $(S3-otpt)$(shell date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S) \
--mapper '$(S3-srpt)$(mapper-phmmer) $(hadoop)/$(database) $(hadoop)/phmmer' \
--reducer NONE