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我正在尝试在 Oozie 上运行 MapReduce 作业，但它失败并被杀死。该错误也不会显示在 oozie 控制台中，它只给出以下错误消息：“Map/Reduce failed, error message[]”。我在哪里可以找到日志，它是否包含确切的错误。我是新手，不知道出了什么问题。任何人请告诉我以下代码有什么问题。我现在为此痛苦了两天。

这是我的 MapReduce 程序。

package com.hadoop.mapreduce;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class AnalysePatientRecords {

    public static class SampleMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            String line = value.toString();
            String[] lineElements = line.split("\\|",-1);
            Text state = new Text(lineElements[11]);
            Text patientId = new Text(lineElements[0]);
            context.write(state, patientId);

        }

    }

    public static class SampleReduce extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {

        @SuppressWarnings("unused")
        public void reduce(Text value, Iterable<Text> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {

            int count = 0;
            for (Text val : values) {
                count = count + 1;
            }
            context.write(value, new IntWritable(count));

        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "patient analysis");
        job.setJarByClass(AnalysePatientRecords.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setMapperClass(SampleMap.class);
        job.setReducerClass(SampleReduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

    }

}

工作属性

nameNode=hdfs://localhost:54310
jobTracker=localhost:8032
queueName=default
examplesRoot=MapReduce

oozie.libpath=${nameNode}/user/${user.name}/share/lib
oozie.use.system.libpath=true

oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce

工作流.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf">
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}"/>
            </prepare>
            <configuration>
        <property>
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.map.class</name>
                    <value>AnalysePatientRecords$SampleMap</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.reduce.class</name>
                    <value>AnalysePatientRecords$SampleReduce</value>
                </property>
        <property>
                <name>mapred.mapoutput.key.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <property>
                        <name>mapred.mapoutput.value.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <property>
                        <name>mapred.output.key.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <property>
                        <name>mapred.output.value.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/input-data/text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

我还创建了上述 MapReduce 程序的 jar，并将其放在 lib 文件夹中。我不知道有什么问题请帮我解决这个问题。请...

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1 回答 1

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查看Oozie Hive 操作日志记录。如文档中所述-“Hive 操作日志被重定向到运行 Hive 的 Oozie Launcher map-reduce 作业任务 STDOUT/STDERR”。@YoungHobbit 还澄清了在他们的评论中检查 oozie 启动器工作日志的问题。

您可以从 Oozie Web 控制台访问此日志。从 Oozie Web 控制台，从使用“控制台 URL”链接弹出的 Hive 操作中，可以通过 Hadoop 作业跟踪器 Web 控制台导航到 Oozie Launcher map-reduce 作业任务日志。

于 2016-07-01T06:32:54.747 回答