MapReduce任务异常，临时文件未删除

用户问题

MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？

MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。

问题现象

HDFS临时目录文件过多，占用内存。

原因分析

MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置，默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。

正常运行的MapReduce任务会在Job结束以后就清理这些临时文件，但是当Job对应的Yarn任务异常退出时，这些临时文件不会被清理，长时间积攒导致该临时目录下的文件数量越来越多，占用存储空间越来越多。

处理步骤

1. 登录集群客户端。
   1. 以root用户登录任意一个Master节点，用户密码为创建集群时用户自定义的密码。
   2. 如果集群开启Kerberos认证，执行如下命令进入客户端安装目录并设置环境变量，再认证用户并按照提示输入密码，该密码请向管理员获取。

      cd 客户端安装目录

      source bigdata_env

      kinit hdfs

   3. 如果集群未开启Kerberos认证，执行如下命令切换到omm用户，再进入客户端安装目录设置环境变量。

      su - omm

      cd 客户端安装目录

      source bigdata_env

2. 获取文件列表。

   hdfs dfs -ls /tmp/hadoop-yarn/staging/*/.staging/ | grep "^drwx" | awk '{print $8}' > job_file_list

   job_file_list文件中就是所有任务的文件夹列表，文件内容参考：

   /tmp/hadoop-yarn/staging/omm/.staging/job__<Timestamp>_<ID>

3. 统计当前运行中的任务。

   mapred job -list 2>/dev/null | grep job_ | awk '{print $1}' > run_job_list

   run_job_list文件里面就是当前正在运行的JobId列表，文件内容格式为：

   job_<Timestamp>_<ID>

4. 删除job_file_list文件中正在运行中的任务，确保在删除过期数据时不会误删正在运行任务的数据。

   cat run_job_list | while read line; do sed -i "/$line/d" job_file_list; done

5. 删除过期数据。

   cat job_file_list | while read line; do hdfs dfs -rm -r $line; done

6. 清除临时文件。

   rm -rf run_job_list job_file_list