在我的MR作业中，该作业使用HFileOutputFormat进行批量加载，生成了87个 map task ，并且在大约20分钟内，所有任务都达到了100％。但是，单独的任务状态仍在hadoop管理页面中处于“正在运行”状态，并且没有一个状态移至完成状态。 reducer 始终处于挂起状态，永远不会启动。我只是等待，但是30分钟超时后它出错了。
我的工作必须加载150多个左右的列。我尝试用更少的列数运行相同的MR作业，并且很容易完成。知道为什么 map task 即使达到100％后也没有移动到完成状态？
最佳答案
一个可能的原因是发出的输出数据巨大。对其进行排序，然后将其写回磁盘将是一件耗时的事情。通常情况并非如此。
检查日志并寻找改善map-reduce代码的方法甚至是明智的。
关于hadoop - 所有 map task 均达到100％，但仍处于运行状态，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16856965/