如何正确使用MapReduce中的kill_Kill Action？

在Hadoop MapReduce中，了解如何控制和终止运行中的作业是至关重要的，本文将深入探讨使用hadoop job kill命令和YARN杀掉MapReduce作业的两种主要方法，同时提供问题解决策略和相关的FAQs，以确保对这一关键操作有全面的理解。

方法一：使用hadoop job kill命令

获取Job ID

要终止一个MapReduce作业，首先需要知道其Job ID，这可以通过hadoop job list命令实现，这个命令会列出所有当前正在运行的作业及其ID，一旦获得Job ID，就可以准备终止作业。

杀死进程

使用命令hadoop job kill $JobId可以杀掉指定的MapReduce作业，这里$JobId是你从上一步获得的作业ID，虽然这个步骤直接且简单，但有时可能会发现作业未能立即终止，这可能是由于Hadoop版本问题，其中一些新版本不再支持这些命令。

方法二：使用YARN管理

查看任务ID

YARN提供了一种通过Web界面（默认8088端口）或命令行工具查看和管理应用程序的方法，使用yarn application list命令，可以获得正在YARN上运行的所有应用程序的列表，包括它们的Application ID，对于MapReduce作业来说，这些ID相当于Job ID。

杀死任务

有了Application ID后，可以使用yarn application kill $ApplicationId命令来终止指定应用程序，同样地，这里的$ApplicationId应当替换为你想终止的作业的ID，这种方法相对于直接使用hadoop job kill命令，可能会更加适应新版本的Hadoop系统。

优化与故障排除

调整参数以优化资源使用

在运行MapReduce作业时，合理配置参数非常重要。mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps参数控制着Reduce任务何时开始复制Map输出的数据，适当的调整此参数可以避免因资源竞争而导致的任务失败或过长的处理时间，一般情况下，如集群资源有限，推荐增加该参数的值，推迟Reduce任务的启动，从而给予Map任务更多完成的机会。

扩充节点内存

如果经常遇到MapReduce作业因内存不足被系统杀死的情况，可能需要考虑扩展集群节点的内存或调整内存相关的配置，在yarnsite.xml中添加或修改相关属性，以增加每个节点可使用的内存总量，这可以减少因资源不足导致的作业失败。

相关FAQs

Q1: 为什么hadoop job kill有时候无法终止作业？

A1: 这种情况通常出现在较新版本的Hadoop中，其中hadoop job kill命令可能不再被支持，作为替代，应使用YARN提供的命令yarn application kill来终止作业。

Q2: 如何避免因资源竞争导致的任务被Kill？

A2: 可以通过调整MapReduce的配置参数来优化资源使用，例如增加mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps的值，延迟Reduce任务的启动时间，减少资源竞争，考虑提升集群硬件配置或适当增加节点数量，以提高资源总量。

通过上述详细分析，了解了在Hadoop MapReduce环境中如何终止作业的两种主要方法以及如何解决常见的问题，合理运用这些知识，可以有效管理和控制MapReduce作业，保证数据处理流程的高效与稳定。