现象 报错如下 Application application_1405852606905_0014 failed 3 times due to AM Container for appattempt_1405852606905_0014_000003 exited with exitCode: -1000 due to: RemoteTrace: java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs:
现象
报错如下
Application application_1405852606905_0014 failed 3 times due to AM Container for appattempt_1405852606905_0014_000003 exited with exitCode: -1000 due to: RemoteTrace: java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://mycluster:8020/user/kpi/.staging/job_1405852606905_0014/appTokens at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:809)
同时注意到是因为每次重启nodemanager才发生。
首先用关键词“apptokens FileNotFoundException”在google和issue搜索没找到相关的问题。
猜测原因
可能找不到的原因:1.客户端没上传成功 2.上传成功了,但后面不知道给谁删了
重现
既然在网上找不到,尝试在测试环境重现这个问题,运行一个sleep job
cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce; hadoop jar hadoop-mapreduce-client-*-tests.jar sleep -Dmapred.job.queue.name=sleep -m5 -r5 -mt 60000 -rt 30000 -recordt 1000
重启nodemanage后会发现报错。
分析日志
但发现找不到AM的日志,哪里去了?我们的hadoop环境都配置了“日志聚集”(yarn.log-aggregation-enable),失败的任务就把日志删了(可能是bug),尝试关掉后,从crontainer日志找到AM日志。
同时还可以看ResourceManager,NameNode,HDFS审计日志(hdfs-audit.log)
从AM日志可以看到第一次尝试好像是成功的,从HDFS审计日志发现了删除staging的目录
cmd=delete src="http://fatkun.com/user/kpi/.staging/job_1405852606905_0013">
到此可以确认目录是被删除了,导致后面的job失败,但谁删了这个目录?
继续搜索
代码很多,需要定位一下那里操作.staging这个目录,确定谁删了这个目录。在issue搜索“staging delete”,看有没有相关的操作代码。 同时阅读代码发现了org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster.cleanupStagingDir()方法,对照日志,可以确定是这个方法删除了staging目录。
public synchronized void stop() { ... //这里判断了是不是AM的最后一次尝试,如果是才清理 if(isLastAMRetry) { cleanupStagingDir(); } ... }
这个逻辑还算正常, 继续找isLastAMRetry是怎么来的
public void shutDownJob() { ... //We are finishing cleanly so this is the last retry isLastAMRetry = true; // Stop all services // This will also send the final report to the ResourceManager LOG.info("Calling stop for all the services"); MRAppMaster.this.stop(); ... }
发现调用了shutDownJob,会把isLastAMRetry设置为true,调用shutDownJob是因为接收到JobFinishEvent事件。
我们多了一些信息,偷懒在issue继续搜索一下,看有没有人解决了。
这次找到issue了,https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5086
阅读patch,发现之前忽略了RM报的一个错误。
org.apache.hadoop.yarn.exceptions.impl.pb.YarnRemoteExceptionPBImpl: Application doesn't exist in cache appattempt_1405852606905_0014_000001
结果
重启nodemanager导致RM的appattempt cache数组删除,JobImpl返回了InternalError,AM认为出错了就没必要重试了,直接置isLastRetry=true。
修改方式是加了一个状态,表明这是“RM重启”了(注意这里不是nodemanager重启,有一些关联),还可以继续重试。具体修改阅读patch https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5086
最后,由于patch修改的版本和我们用的版本不一致,还得需要用我们使用的版本依照它的思路改一遍。
原文地址:hadoop重启Namenode时,appTokens报FileNotFoundException, 感谢原作者分享。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。


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