MapReduce中的Yarn日志能告诉我们什么？

在分布式系统如Hadoop YARN中，日志扮演着至关重要的角色，它们不仅记录了MapReduce作业的运行情况，还帮助开发者和系统管理员追踪问题和监控系统健康状况，本文将深入探讨YARN日志的存储位置、查看方式及其内容分析。

YARN日志的存储路径

YARN的各个组件生成的日志存放于不同的预设路径，ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）是YARN架构中的两个核心组件，它们的日志分别存储在以下目录：

ResourceManager日志路径：

运行日志：/var/log/Bigdata/yarn/rm

审计日志：/var/log/Bigdata/audit/yarn/rm

NodeManager日志路径：

运行日志：/var/log/Bigdata/yarn/nm

审计日志：/var/log/Bigdata/audit/yarn/nm

这些信息对故障排查尤其重要，因为日志文件通常包含出错时的堆栈跟踪信息和系统状态。

查看YARN日志的方式

有多种方法可以查看YARN日志：

1、通过ResourceManager UI界面：

访问ResourceManager角色服务器的IP地址，例如http://hadoop101:8088/cluster，可以查看到集群的各项指标和应用状态。

2、使用命令行工具：

可以直接访问文件系统上的日志文件来查看特定任务或服务的日志。

3、通过Web界面：

在CDH或HDP等管理界面中，用户可以通过Web界面轻松地访问和管理日志文件。

4、日志聚合功能：

YARN的日志聚合功能允许用户在HDFS上的一个集中位置查看所有应用程序的任务日志，这极大地简化了故障排查过程。

MapReduce任务日志的内容

当客户端向YARN提交MapReduce作业时，每个Container的运行日志被保存在本地磁盘的logs/userlogs/application_id/container_id目录下，此目录下包括三种类型的日志文件：

stderr：标准错误输出

stdout：标准输出

syslog：详细的运行日志

这些日志文件对于理解作业运行中的问题和性能瓶颈至关重要，开发者可以通过System.out.println输出的信息在stdout文件中查找程序运行时的值。

FAQs

Q1: 如何快速定位MapReduce作业失败的原因？

A1: 首先检查stderr和syslog文件，这些文件通常包含失败原因的错误信息和系统异常详情，利用YARN的日志聚合功能可以在HDFS上统一查看所有相关任务的日志，有助于快速定位问题。

Q2: YARN日志数据过多，如何进行有效的日志管理？

A2: 可以设置YARN日志的滚动策略，比如按日期滚动或文件大小滚动，避免单个日志文件过大，合理配置日志级别（如INFO, WARN, ERROR等），可以减少不必要的日志量，使重要的错误和警告信息更容易被发现。

YARN日志是管理和监控Hadoop集群的重要资源，了解日志的存储位置、访问方法和内容，能够帮助管理员和开发人员高效地监控集群状态并快速响应各种运行问题，通过合理配置和利用日志聚合等高级功能，可以进一步提升日志的管理效率和故障排查的速度。