为什么MapReduce任务在执行过程中会长时间无进展？

关于MapReduce任务长时间无进展的问题，下面将详细分析其原因及解决方案：

1、内存资源不足

任务配置优化：适当增加堆内存空间可以减少任务拷贝map输出的时间，从而减少等待时间，根据mapper的数量和各mapper的数据大小来优化任务配置是必要的。

参数调整示例：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB，随着数据大小的增加而增加堆内存大小。

2、数据倾斜问题

可能性分析：在出现任务长时间卡死的现象时，应首先考虑数据倾斜问题，通过检查YARN控制台的作业信息可以判断是否为数据倾斜，如果有大量的reduce任务长时间运行，而非少部分，则可能不是数据倾斜所致。

排除倾斜：对MR程序处理的源数据文件进行按Key值分组计算，如果没有数据分布不均衡的情况，则可以排除因数据倾斜导致作业卡死的可能性。

3、Hadoop集群组件状态

状态分析：通过查看Hadoop集群UI页面上各组件状态以及系统服务日志信息，可以确认集群及各组件是否运行正常，从而排除因集群本身问题导致作业卡死的可能性。

4、日志分析

异常作业容器信息：分析异常作业容器信息、失败map任务日志、失败reduce任务日志、长时间卡死的reduce任务的syslog日志等，可以帮助找到任务卡死的原因。

核心原因发现：通过查看长时间卡死的reduce任务的进程栈信息，可能发现reduce任务获取map任务完成事件的线程状态是阻塞，即reduce任务在等待map任务完成的信号但一直没收到，这可能是导致作业卡死的原因。

5、Yarn资源分配问题

资源分配过程：一个Job被提交后需要经历资源分配的过程，这通常需要数秒钟的时间，如果过长，可能是Yarn资源分配过程遇到了问题。

Yarn配置检查：仔细检查yarnsite.xml文件的配置，确保没有标点错误或字母打错等问题。

6、磁盘健康检查机制

磁盘使用率问题：如果节点的某几块磁盘达到高使用率，可能会因为yarn的磁盘健康检查机制导致任务失败，需要确保有足够的健康磁盘来避免任务失败的情况。

7、MapReduce配置优化

合理设置Task数量：Map和Reduce的数量都不能设置太少，也不能设置太多，太少会导致task等待，延长处理时间；太多则可能导致任务间竞争资源，造成处理超时等错误。

规避使用Reduce：Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗，合理规避使用可以减少网络IO的时间。

为了进一步优化MapReduce任务的执行效率，还可以考虑以下几点：

数据处理优化：在执行MR任务前，合并小文件可以减少map任务装载次数，解决输入端大量小文件场景的问题。

Map阶段优化：通过调整相关参数值，增大触发spill的内存上限，减少spill次数，从而减少磁盘 IO。

Reduce阶段优化：合理设置map和reduce共存，减少reduce的等待时间。

IO传输优化：采用数据压缩的方式，减少网络IO的时间，安装Snappy和LZOP压缩编码器。

MapReduce任务长时间无进展的问题可能由多种因素引起，包括内存资源不足、数据倾斜、集群组件状态不正常、日志分析中的异常、Yarn资源分配问题、磁盘健康检查机制以及MapReduce配置优化等方面，通过逐一排查和调整这些因素，可以有效解决任务长时间无进展的问题，还可以通过数据处理优化、Map阶段优化、Reduce阶段优化和IO传输优化等措施进一步提升MapReduce任务的执行效率。