JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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 一个用Java写的计算程序通过JDBC的方式连接Hive数据库，执行SQL查询语句查询数据。结果对应的MapReduce任务执行到Map 18% Reduce xx%之后，所有的进度输出都变为了Map 0% Reduce 0%

在排查Java语句无问题后，kill掉了Job，由于Job的log已经不可查，直接尝试重新运行程序

新的Hive查询创建的MapReduce任务阻塞在了Accepted状态，无法开始Running

仔细检查了Hadoop的Web页面，发现当前集群的5个节点都变为了Unhealthy状态，可用的Memory和VCore都为0，推测应是资源不足的原因导致的任务无法开始执行

用“Hadoop Unhealthy”作为关键词，百度到的网页，有一些的做法是重启Yarn的NodeManager和ResourceManager，然而之前已经做过多次重启操作，并无效果

又找到了一篇文章，提到了Unhealthy原因是bad file，遂查看本集群的Unhealthy原因，发现也是bad file（包括local-file和log-file），确定为是剩余存储空间不足，导致yarn将五个节点都标记为不可用，因此整个集群处于无资源可以执行任务的状态

集群的5个节点，使用磁盘比例均达到90%以上，甚至更多，由于暂时无法进行数据转移和删除操作，找到了临时解决方法——提高节点健康度检查中磁盘占用的最大值，参考链接：http://stackoverflow.com/questions/29010039/yarn-unhealthy-nodes

 

更改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/目录下的yarn-site.xml文件，增加property：

 <property>
     <name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks</name>
     <value>0.0</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.max-disk-utilization-per-disk-percentage</name>
     <value>99.0</value>
 </property>

为了为每个节点磁盘稍稍预留空间，此处的最大值设为了99%。

更改后，执行stop-yarn.sh和start-yarn.sh，重启NodeManager和ResourceManager，在Hadoop的Web页面刷新(http://namenode:8088//)，可以看到节点重新回到了Headthy状态，有了可用的Memory和VCore资源，Job可以正常执行了。

 

不过以上还是权宜之计，为了让集群可以健康稳定的运行，还是需要及时对集群的磁盘进行清理，备份不常用的数据or补充存储设备