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La diferencia entre el molde Tianxia 3 Tianxiabuwu y Tiangongkaiwu

El nivel precioso del molde de refinación se refiere al nivel mínimo de equipo del equipo que se está refinando, que es 60 preciosos Tianxia Buwu. Al refinar el equipo, el equipo debe estar por encima del nivel 60 y 70 preciosos Tiangong Kaiwu. Al refinar, el equipo debe estar por encima del nivel 70.

Tianxia Buwu·Suo y Tianxia Buwu·Jie son 70 preciosos, por lo que el nivel mínimo de joyería refinada debe estar por encima del nivel 70.

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Cómo realizar el seguimiento y la depuración en un solo paso de una única tarea de un trabajo de hadoopEs decir: para un trabajo de hadoop mapreduce, es imposible realizar el seguimiento y la depuración en un solo paso de una sola tarea en un clúster distribuido. Solo se puede depurar localmente y luego enviarse al clúster para su ejecución, pero si una tarea siempre falla en el clúster, es difícil rastrear la tarea en un solo paso. La razón es simple: cuando envía un trabajo a un clúster de Hadoop, no sabe a qué rastreador de tareas se asignará el mapa o la tarea de reducción. Por eso, durante los últimos dos años, los ingenieros que escriben aplicaciones mapreduce se han enfrentado a este problema sin resolver. La única forma de localizar el problema es agregar registros al programa y realizar un seguimiento de los registros después de que el trabajo se complete o falle. Es imposible depurar un programa como si fuera un programa independiente. De hecho, hay algo bueno en hadoop. Al utilizar este beneficio, puede darse cuenta de la necesidad de depurar en un solo paso una determinada tarea en el clúster. Esta cosa es IsolationRunner. IsolationRunner es una pequeña herramienta que puede volver a ejecutar tareas fallidas individualmente en la máquina de seguimiento de tareas, de modo que para algunos trabajos grandes (por ejemplo, un trabajo con 100 TB de entrada), si todo el trabajo falla debido a fallas repetidas de una tarea, no más continuo. presentación de tareas. Sin la necesidad de enviar trabajos continuamente, reproducirlos y luego descubrir por qué falló una tarea específica, sería muy costoso. Si las tareas fallidas se pueden realizar individualmente, el costo de encontrar la causa del problema se vuelve muy pequeño y muy conveniente para los ingenieros. Para volver a ejecutar la tarea fallida por separado, debe haber un requisito previo. Sabemos que para el mapa, sus datos de entrada se dividen de los datos de entrada del sistema de archivos distribuido (generalmente HDFS), por lo que si desea volver a ejecutar las tareas del mapa. cuyos datos de entrada deben conservarse. Del mismo modo, para reducir, los datos de entrada son datos mezclados de los resultados intermedios de todos los mapas, que deben conservarse si se va a volver a ejecutar la tarea de reducción. Por lo tanto, para brindar la capacidad de volver a ejecutar tareas fallidas individualmente, es necesario conservar los resultados intermedios del proceso de ejecución del trabajo o los datos divididos correspondientes a los datos de entrada de cada mapa. Para este propósito, hadoop proporciona una opción de configuración de trabajos: keep.failed.task.files. El valor predeterminado es falso, lo que significa que los datos temporales y los directorios de las tareas fallidas no se conservan. Esta era la práctica predeterminada antes de que Hadoop admitiera esta característica. , porque si se retienen demasiados archivos y directorios temporales para tareas fallidas, ocuparán demasiado espacio en la tarea. Mantener demasiado ocupará demasiado espacio en disco y archivos en el rastreador de tareas, lo que provocará un desperdicio de disco. Cuando la opción keep.failed.task.files se establece en verdadero (nota: esta opción de configuración se configura para cada tarea), cuando se produce una falla en el mapa o una falla en la reducción durante la ejecución de la tarea, hadoop retendrá la tarea y se podrá reiniciar individualmente. Todos los entornos en ejecución, como el archivo job.xml para la ejecución de tareas, el archivo split.dta correspondiente a la entrada del mapa o el archivo file.out para la entrada reducida. De esta manera, el entorno está listo para volver a ejecutar el mapa o restaurar la tarea. Vaya a la máquina del rastreador de tareas donde falló la tarea y busque el entorno del directorio de ejecución de la tarea fallida en ese rastreador de tareas. En el rastreador de tareas, cada tarea tiene un entorno de ejecución independiente, que incluye su directorio de trabajo, los archivos intermedios correspondientes y los archivos de configuración. requerido para correr. Estos directorios están determinados por la opción mapred.local.dir en la configuración del rastreador de tareas. Esta opción puede ser una lista de rutas separadas por comas, siendo cada ruta la raíz del directorio de trabajo creado por Task Tracker para las tareas ejecutadas en ella. Por ejemplo, si mapred.local.dir=/disk1 /mapred/local,/disk2/mapred/local, entonces el entorno de ejecución de la tarea es mapred.local.
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