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Hadoop YARN日志查看方式

实验环境CDH6.3.2

Hadoop版本

$ hadoop version
Hadoop 3.0.0-cdh6.3.2
Source code repository http://github.com/cloudera/hadoop -r 9aff20de3b5ecccf3c19d57f71b214fb4d37ee89
Compiled by jenkins on 2019-11-08T13:49Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum f539c87da37534aad732f2a7ddcc59
This command was run using /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/jars/hadoop-common-3.0.0-cdh6.3.2.jar

Hive版本

hive> select version();
OK
2.1.1-cdh6.3.2 rb3393cf499504df1d2a12d34b4285e5d0c02be11
Time taken: 0.877 seconds, Fetched: 1 row(s)

运行一个示例MapReduce任务-计算圆周率

$ sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100
WARNING: Use "yarn jar" to launch YARN applications.
Number of Maps  = 10
Samples per Map = 100
Wrote input for Map #0
...
Wrote input for Map #9
Starting Job
...
Job Finished in 26.594 seconds
Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000

YARN日志重要性

应用程序日志(以及关联的Container日志)在对可能出现异常的YARN应用程序进行调试上、性能优化上相当重要。YARN提供了一个良好的框架，通过日志聚合收集、存储以及界面查看应用程序日志。

YARN提供了两种查看日志的方式：ResourceManager Web UI查看日志和Job HistoryServer Web UI查看日志；一个是查看当前正在执行以及历史的所有任务，第二个是可以查看历史的所有任务。

ResourceManager Web UI

从CDH里面点击链接进行访问，默认是域名(hostname)和默认端口8088：
http://zlxx-test1-110:8088/cluster

• zlxx-test1-110：YARN ResourceManager角色所在服务器的hostname。
• 8088：yarn-site.xml中配置的yarn.resourcemanager.webapp.address默认值。

ResourceManager Web UI页面

如上图，最左边包含Cluster和Tools两个菜单。Cluster下面主要包括：About、Nodes、Node Labels和Applications、Scheduler。

查看已完成的YARN应用列表 

http://zlxx-test1-110:8088/cluster/apps/FINISHED

Scheduler
YARN调度器的相关信息，最主要的是Application Queues

Tools

如果没有服务器登录或操作权限，则可以通过Tools下的Local Logs查看异常日志信息和Configuration服务器配置文件信息，比如搜索webapp.adress配置。
http://zlxx-test1-110:8088/conf

Job HistoryServer Web UI

JobHistory是JobHistory Server上收集到的日志，内容只包括历史存档的YARN应用。

• zlxx-test1-110：JobHistory Server角色所在服务器的hostname。
• 19888：yarn-site.xml中配置的mapreduce.jobhistory.webapp.address默认值。

http://zlxx-test1-110:19888/jobhistory

Retired Jobs下有13列信息：

• Submit Time：MR Job的提交时间
• Start Time：MR Job的运行开始时间
• Finish Time：MR Job的运行结束时间
• Job ID：MR Job运行时被分配的Job ID
• Name：Job名称，一般不需要特别指定
• User：提交Job的用户，一般是对应的服务器所在的Linux用户
• Queue：提交Job的队列名称
• State：Job运行结束后的最终状态，SUCCESSED、KILLED、FAILED
• Maps Total：Job运行所分配的总的Map数量
• Maps Completed：运行完成的Map数量
• Reduces Total：Job运行所分配的总的Reduce数量
• Reduces Completed：运行完成的Reduce数量
• Elapsed Time：14:46:51-14:46:36=15sec，从Job运行开始到Job运行结束所消耗的时间(long)

1. 图中Job提交时间是2020.12.11 14:46:27 CST，Job运行开始时间是2020.12.11 14:46:36 CST，从Job提交到Job运行开始，还会经历被YARN集群的调度队列Accept的过程，如果两个时间间隔比较长，则意味着YARN Scheduler的Queue资源利用紧张，需要注意集群队列的资源分配情况是否合理。
2. Job运行时分配的Map数量和最终完成的Map数量，可能由于集群节点故障或者Map失败，使得两个的数量不一致。
3. Reduce数量和Map是类似的。

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