MapReduce排查错误日志方法

骑猪看日落 2022-04-11 12:58 521阅读 0赞

初学者运行MapReduce作业时，经常会遇到各种错误，由于缺乏经验，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。然而，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，本文将总结Hadoop MapReduce日志存放位置，帮助初学者定位自己遇到的错误。

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]

Hadoop 1.x中MapReduce的服务日志包括JobTracker日志和各个TaskTracker日志，他们的日志位置如下：

JobTracker：在JobTracker安装节点上，默认位置是

$\{hadoop.log.dir\}/logs/\*-jobtracker-\*.log，该文件每天生成一个，旧的日志后缀是日期，当天的日志文件后缀是“.log”，其中$\{hadoop.log.dir\}默认值是hadoop安装目录，即$\{HADOOP\_HOME\}。

TaskTracker：在各个TaskTracker安装节点上，默认位置是

$HADOOP\_HOME/logs/\*-tasktracker-\*.log，该文件每天生成一个，旧的日志后面会跟一个日志，当天的日志文件后缀是“.log”

作业日志包括jobhistory日志和task日志两部分，其中，jobhistory日志是作业运行日志，包括作业启动时间、结束时间，每个任务的启动时间、结束时间，各种counter信息等，用户可以从这个日志中解析出作业运行的各种信息，是非常有价值的信息。默认存放位置是JobTracker所在节点的$\{hadoop.log.dir\}/history目录下，可通过参数hadoop.job.history.location配置。每个task日志存放在task运行节点上，存放位置是$\{hadoop.log.dir\}/userlogs/<jobid>/<attempt-id>目录下，每个task包含三个日志文件，分别是stdout、stderr和syslog，其中，stdout是通过标准输出打印出来的日志，比如System.out.println，注意，程序中通过标准输出打印的日志并不会直接显示在终端上，而是保存在这个文件中，syslog是通过log4j打印的日志，通常这个日志中包含的有用信息最多，也是错误调试中最关键的参考日志。

**2.** [**Hadoop 2.x****版本**][Hadoop 2.x]

Hadoop 2.x中YARN系统的服务日志包括[ResourceManager][]日志和各个[NodeManager][]日志，他们的日志位置如下：

ResourceManager日志存放位置是Hadoop安装目录下的logs目录下的yarn-\*-resourcemanager-\*.log

NodeManager日志存放位置是各个NodeManager节点上hadoop安装目录下的logs目录下的yarn-\*-nodemanager-\*.log

应用程序日志包括jobhistory日志和Container日志，其中，jobhistory日志是应用程序运行日志，包括应用程序启动时间、结束时间，每个任务的启动时间、结束时间，各种counter信息等。

Container日志包含ApplicationMaster日志和普通Task日志，它们均存放在Hadoop安装目录下的userlogs目录中的application\_xxx目录下，其中ApplicationMaster日志目录名称为container\_xxx\_000001，普通task日志目录名称则为container\_xxx\_000002，container\_xxx\_000003，….，同Hadoop 1.x一样，每个目录下包含三个日志文件：stdout、stderr和syslog，且具体含义是一样的。

**3.** **总结**

Hadoop日志是用户定位问题的最重要渠道，对于初学者而言，往往意识不到这一点，或者即使意识到这一点，也找不到日志存放位置，希望本文对初学者有帮助。

[Hadoop 1.x]: http://dongxicheng.org/category/mapreduce/
[Hadoop 2.x]: http://dongxicheng.org/category/mapreduce-nextgen/
[ResourceManager]: http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/yarnmrv2-resource-manager-infrastructure/
[NodeManager]: http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/nodemanager-architecture/