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MapReduce作业从不进入正在运行状态

可能是由于以下几个原因：

作业配置错误：MapReduce作业的配置可能存在错误，导致作业无法正常运行。可以检查作业的配置文件，确保所有参数设置正确。
数据问题：作业可能无法进入运行状态是因为输入数据的问题。可能是数据格式不正确、数据丢失或者数据无法访问。可以检查输入数据的路径和格式，确保数据可用。
资源限制：作业可能无法进入运行状态是因为集群资源不足。MapReduce作业需要足够的计算资源和存储资源来执行。可以检查集群的资源使用情况，确保有足够的资源可用。
作业队列问题：作业可能被放置在一个低优先级的队列中，导致无法进入运行状态。可以检查作业队列的设置，确保作业被放置在一个合适的队列中。

对于MapReduce作业从不进入正在运行状态的问题，可以尝试以下解决方法：

检查作业配置：仔细检查作业的配置文件，确保所有参数设置正确。
检查数据：确认输入数据的路径和格式是否正确，确保数据可用。
检查集群资源：检查集群的资源使用情况，确保有足够的资源可用。
检查作业队列：确认作业被放置在一个合适的队列中。

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相关搜索:Crontab文件为空，但作业正在运行 Hangfire作业处于正在处理状态 java.io.IOException:运行MapReduce作业时未能创建Mkdirs Jenkins -检查特定作业是否正在使用hudson类运行 MapReduce作业继续运行，map = 0%，reduce = 0%，持续数小时 Supervisor 3.3.1正在运行，但未处理作业作业从运行状态切换到排队状态，再切换回队列状态作业从运行状态跳转到准备状态删除成功后，BigQuery作业仍处于运行状态向正在运行的slurm作业添加时间

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Hadoop（十四）MapReduce原理分析

四、一个job的运行流程　　一个mapreduce作业的执行流程是：作业提交->作业初始化->任务分配->任务执行->更新任务执行进度和状态->作业完成。 ? 　　...JobTracker：协调这个作业的运行，分配作业，初始化作业，与TaskTracker进行通信。　　　　TaskTracker：负责运行作业，保持与JobTracker进行通信。　　　　...2）检查作业的相关路径。如果输出路径存在，作业将不会被提交（保护上一个作业运行结果）。　　　　...4.5、更新任务的执行进度和状态　　进度和状态是通过heartbeat(心跳机制)来更新和维护的。对于Map Task，进度就是已处理数据和所有输入数据的比例。...程序在分布式运行时有三类实例进程：　　　　MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调（Hadoop2.0之后就不一样了）　　　　mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程

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），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。...时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。...应用程序已通过队列，并为其分配了初始和最小容器，但实际的计算资源尚未分配 RUNNING：应用程序正在运行中，并具有正在运行的容器。...从 LOCALIZED 状态到 RUNNING 状态，Container会通过启动进程来运行任务。在运行过程中，Container 可能会由于各种原因失败，进入 FAILED 状态。...为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源进行限定：首先，计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的比值，选择一个该比值最小的队列（即最闲的）；

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