MapReduce作业继续运行，map = 0%，reduce = 0%，持续数小时

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和算法。它将数据分成多个小块，并在分布式计算环境中并行处理这些小块，最后将结果合并起来。在MapReduce中，数据处理任务被分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在给出答案之前，需要了解一些背景信息。MapReduce作业继续运行，但map和reduce的进度都为0%，并且已经持续数小时。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据量过大：如果输入数据非常庞大，可能需要更长的时间才能完成Map和Reduce阶段的处理。在这种情况下，可以考虑增加计算资源或者优化算法来提高作业的执行速度。
2. 网络问题：如果作业运行在分布式计算环境中，可能存在网络延迟或者网络故障导致作业无法正常执行。可以检查网络连接是否正常，并确保计算节点之间的通信畅通。
3. 资源不足：如果计算资源（如CPU、内存、存储等）不足，可能会导致作业无法正常执行。可以考虑增加计算资源或者优化作业的资源利用率。
4. Bug或错误：在MapReduce作业中可能存在Bug或错误，导致作业无法正常执行。可以检查作业的日志或者错误信息，找出问题所在，并进行修复。

针对以上可能的原因，可以采取以下措施来解决问题：

1. 增加计算资源：可以考虑增加计算节点的数量，以提高作业的并行处理能力。腾讯云提供了弹性计算服务，如云服务器、弹性伸缩等，可以根据实际需求灵活调整计算资源。
2. 优化算法：可以对MapReduce作业的算法进行优化，减少不必要的计算和数据传输。例如，可以使用合适的数据结构、压缩算法或者并行计算技术来提高作业的执行效率。
3. 检查网络连接：可以检查计算节点之间的网络连接是否正常，确保数据的传输和通信畅通。腾讯云提供了虚拟专用网络（VPC）等网络服务，可以帮助用户搭建安全可靠的网络环境。
4. 检查作业日志和错误信息：可以仔细查看作业的日志和错误信息，找出问题所在。腾讯云提供了云监控、日志服务等工具，可以帮助用户监控和分析作业的执行情况。

总结起来，解决MapReduce作业持续运行但进度为0%的问题，可以从增加计算资源、优化算法、检查网络连接和检查作业日志等方面入手。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，如弹性计算、网络服务、监控和日志服务等，可以帮助用户解决这类问题。具体的产品和服务介绍可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/