在bash脚本中使用expr时hadoop流中出错

6yt4nkrj 于 2021-06-02 发布在 Hadoop

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我正在用hadoop流媒体来做一个工作。
我的Map是用bash写的。它使用作业id。

mapred_job_id=`echo "$mapred_job_id" | awk -F "_" '{print $NF}'`

它工作得很好（为了调试的目的启动了一个愚蠢的wordcoundMap器操作），直到我有下面一行代码使作业崩溃：

mapred_job_id=`expr $mapred_job_id \* 2`

错误是：

INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1432766867252_0019_m_000007_0, Status : FAILED
Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 2
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:330)
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished(PipeMapRed.java:543)
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapper.close(PipeMapper.java:130)
at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:81)
at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRunner.run(PipeMapRunner.java:34)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:432)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:343)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:175)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1548)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:170)

等。
你知道为什么不行吗？直接在命令行执行。我还尝试使用另一个名为dummy的变量。同样的错误。
注意：这一行是因为Map器中的另一个作业稍后需要获取id，并且不能与以前作业的id冲突。我正在尝试使用allreduce实现vowpalwabbit集群。

hadoop bash hadoop-streaming vowpalwabbit

来源：https://stackoverflow.com/questions/30494949/error-in-hadoop-streaming-when-using-expr-in-a-bash-script

1条答案

按热度按时间

3lxsmp7m1#

我发现了问题所在。bash脚本无法使用以下命令获取hadoop流式处理环境变量：

mapper=`printenv mapred_task_id'

或者直接打电话

$mapreduce_output_fileoutputformat_outputdir

正如在github上找到的vowpal wabbit集群目录脚本中所做的那样。我编写了一个python脚本，可以使用 os.environ . os.environ 返回包含hadoop流的所有环境变量的字典。它非常有用，因为变量的名称在不同版本的mapreduce之间发生了变化。cloudera提供的词典与我自己的版本不一致。下面是获得所需变量的脚本：


# !/usr/bin/env python

import sys
import os
import subprocess

nmappers=os.environ["mapreduce_job_maps"]
submit_host=os.environ["mapreduce_job_submithostname"]
output_dir=os.environ["mapreduce_output_fileoutputformat_outputdir"]
mapred_job_id=os.environ["mapreduce_job_id"].split("_")[-1]
mapper=os.environ["mapreduce_task_id"].split("_")[4]

print nmappers, submit_host, output_dir, mapred_job_id, mapper

从用bash编写的Map器中调用此脚本，然后可以使用以下命令：

mapred_job_id=`expr $mapred_job_id \* 2`

这会根据johnlangford实现的vowpal wabbit的并行化需要更改作业id（参见https://github.com/johnlangford/vowpal_wabbit/blob/master/cluster/).

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