MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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运行日志级别 拥有运行日志级别权限的管理员可以动态调整每个微服务节点的日志级别。支持新增日志、修改已有的日志。日志级别调整后，5分钟后自动恢复初始级别。 每个微服务会预置如下两条日志数据： 表1 预置日志数据 序列 日志分类 日志分类说明 日志级别 1 com.huawei.avatar

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析、安全监控审计等操作。 在AstroZero管理中心查看运行日志 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero管理中心。 在左侧导航栏中，选择“系统管理 > 日志 > 运行日志”。 在运行日志页面，支持按日期范围、关键字进行分页查询。 表1 错误日志参数说明 参数名 说明 时间戳

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查看运行日志 使用说明 在运行日志中，可查看程序的运行日志，便于问题定位。同时，AstroZero支持将日志采集到云日志服务（Log Tank Service，简称LTS），提供更强大的日志收集、分析、存储等服务。用户通过云日志服务，可快速高效地进行用户业务趋势分析、安全监控审计等操作。

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搜索运行日志 为组件关联LTS日志组后，您可以设置关键字和时间范围进行日志搜索。 前提条件 组件已关联LTS日志组，请参考关联LTS日志组。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。 选择以下任意方式进入组件“运行日志”页面： 在“应用管理”页面，单击组件所属应用名称，在“

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访问设备接入服务，单击“管理控制台”，进入设备接入控制台。 选择左侧导航栏的“监控运维 > 运行日志”，单击“配置日志开关”。 图1 配置日志开关 在弹出的页面，勾选需要启动采集的业务类型，然后单击“确认”。 图2 配置日志开关 创建运行日志转发规则，将采集的日志数据转发到其他云服务，以便您查看和处理，建议

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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ed和Removed 运行日志使用说明 访问设备接入服务，单击“管理控制台”，进入设备接入控制台。 选择左侧导航栏的“监控运维 > 运行日志”。 若您当前在使用旧版运行日志，那么您可以单击右上角“前往新版”按钮，进入新版运行日志页面。若您已使用新版运行日志，则自动进入新版页面。 图2

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查看实时运行日志 为组件关联LTS日志组后，您可以查看实时上报的组件运行日志。 前提条件 组件已关联LTS日志组，请参考关联LTS日志组。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。 选择以下任意方式进入组件“运行日志”页面： 在“应用管理”页面，单击组件所属应用名称，在“组

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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MapReduce接口 Java API 父主题： MapReduce应用开发

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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默认存放7天的eventLog，配置项为spark.history.fs.cleaner.maxAge；MapReduce默认存放15天的任务日志，配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms）。 如果Yarn页面上也找不到，可能是被Yarn清理了（默认

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