出现这个问题怎么解决 求大佬
Job job_1665731672599_0006 running in uber mode : false
出现这个问题怎么解决 求大佬
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关注您好，上面的报错日志其实描述得比较详细了，服务器的时间不同步，需要设置一下时间同步应该就好了。这种定时任务尤其需要主要时间同步的问题，避免对集群的处理器造成影响。同步方法可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/dudadudadd/article/details/110947177
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- 2019-03-26 15:04适合不合适的博客 眼看 map 0% reduce 0% 然后就结束了也没有啥错误和异常唯一个报错 ：running in uber mode : false 二、解决办法： 加上这一句话： 在构造job类中加上：System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root"); ...
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- 2017-11-29 15:16weixin_33939843的博客 yarn-site.xml 主要是这几个参数 ...- mapreduce.job.ubertask.enable | (false) | 是否启用user功能。如果启用了该功能，则会将一个“小的application”的所有子task在同一个JVM里面执行，达到JVM重用的目的。...
- 2024-03-04 12:22小新不开心@的博客 ** yarn运行卡在Running job: job_1709516801756_0003问题解决： ** 在运行wordcount时出现错误，一直卡住 运行命令：hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /...
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- 2022-02-21 08:59Lzzzii的博客 2022-02-21 08:45:26,069 INFO [org.apache.hadoop.mapreduce.Job] - Job job_local1813968227_0001 running in uber mode : false 2022-02-21 08:45:26,076 INFO [org.apache.hadoop.mapreduce.Job] - map 100% ...
- 2022-05-25 11:12TryBest_的博客 10.1 Hadoop 小文件优化方法 10.1.1 Hadoop 小文件弊端 HDFS 上每个文件都要在 NameNode 上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用...
- 柯南大夫的博客 Running job: job_1476104218015_2453 Job job_1476104218015_2453 running in uber mode : false 16/10/11 11:33:48 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 16/10/11 11:33:48 INFO mapreduce.Job: Job job_...
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- 2018-10-16 09:46weixin_34254823的博客 18/10/15 15:09:11 INFO mapreduce.Job: Job job_1539583112983_0006 running in uber mode : false 18/10/15 15:09:11 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 18/10/15 15:09:23 INFO mapreduce.Job: map 100% ...
- 2019-12-19 17:40大大大大大大。@的博客 遇到的第四个问题 Job job_local1272169908_0001 running in uber mode : false 这个也不能算错误吧，因为已经执行mapreduce任务了，但是 map 和reduce都是0% Counters也是0，于是百度找到了解决办法： 在main...
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- 2019-03-21 01:36weixin_30951743的博客 这几天一直在尝试一个mapreduce的例子，但是一直都是卡在mapreduce.Job: Running job: job_1553100392548_0001，查看日志也不报错，查看每个配置文件没有问题，很纳闷。今晚决定把整个流程梳理一下，试图找出问题...
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- 2019-10-31 17:53bigtiger1648的博客 <name>mapreduce.job.tracker</name> <value>hdfs://izbp1aiqq9qrjpvel26rx0z:8001</value> <final>true</final> 运行 bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-...
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