MapReduce日志如何帮助我们理解分布式计算过程？

MapReduce日志全面介绍

MapReduce是Hadoop生态系统中用于大数据处理的关键技术，在其运行过程中，会产生大量的日志信息，这些日志对于系统的监控、故障排查和性能优化至关重要，本文将详细介绍MapReduce日志的类型、存储路径、归档规则以及如何查看和分析这些日志。

日志类型与描述

MapReduce日志大致可以分为运行日志和审计日志两大类，具体如下：

1、运行日志

守护进程（Daemon）的启动日志：记录守护进程的启动信息。

守护进程（Daemon）的运行日志：记录守护进程的运行状态。

MR运行环境信息日志：记录MapReduce运行过程中的环境信息。

MR服务垃圾回收日志：记录MapReduce服务中垃圾回收的信息。

Container日志：记录每个Container的运行情况，包括任务执行的标准输出和标准错误流。

2、审计日志

MR操作审计日志：记录对MapReduce操作的审计信息。

MR安全审计日志：记录安全相关的审计信息。

日志存储路径

MapReduce的日志存储路径依赖于其服务组件：

JobHistory Server日志：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”存放运行日志，“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”则负责审计日志。

Container日志：“/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}”存储正在运行的任务日志。

YARN的配置还决定了任务结束后日志是否会汇聚到HDFS目录中。

日志归档规则

为了有效管理日志文件，MapReduce启用了自动压缩归档功能：

当日志大小超过50MB时，系统会自动将其压缩。

压缩文件最多保留最近的100个，其命名规则为“<原有日志名><yyyymmdd_hhmmss>.[编号].log.zip”。

JobHistoryServer会定期清理HDFS上存储的旧日志文件，默认每15天清理一次。

日志级别和修改方法

MapReduce支持以下日志级别：致命（FATAL）、错误（ERROR）、警告（WARN）、信息（INFO）和调试（DEBUG），程序将打印等于或高于设定级别的日志，配置日志级别的步骤如下：

1、进入MapReduce服务的“全部配置”界面。

2、在菜单栏选择对应角色的日志菜单。

3、选择并保存新的日志级别，无需重启服务立即生效。

常见问题解答

1、如何查看MapReduce日志？

通过JobHistoryServer查看：启动JobHistoryServer后，通过其WebUI可以查看提交的任务日志。

通过Hadoop文件系统(HDFS)查看：如果YARN配置了日志聚合，可以在HDFS中查看汇总后的日志文件。

2、MapReduce日志过大如何处理？

自动压缩归档：MapReduce具有自动压缩和归档大日志文件的功能，当日志大小超过50MB时会自动压缩。

调整日志级别：适当提高日志级别可以减少日志输出量，只记录关键信息。

定期清理：利用JobHistoryServer的定期清理功能，避免旧日志堆积占用过多磁盘空间。

MapReduce日志提供了详尽的系统运行和错误信息，合理管理和分析这些日志是确保MapReduce稳定高效运行的重要手段。