hadoop报错，hadoop处理数据 （解决方法与步骤）

在Hadoop中，异常处理有两种方式：

1.异常处理器：可通过在MapReduce作业中定义一个异常处理器来捕捉和处理异常。异常处理器使用`org.apache.hadoop.mapred.JobConf`类的`setJobName()`方法为程序设置一个名字，并使用`setCleanupProgress()`方法将错误信息发送到Hadoop管理器。然后，可以使用`main()`方法中的`JobConf`对象的`setJobName()`方法获取错误信息，并根据需要进行处理。

以下是一个使用异常处理器处理Hadoop异常的示例代码：

```java import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class MyJob { public static class MyMapper extends Mapper { public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { try { // 将需要执行的代码放在try块中 // 如果发生异常，会被捕获并在异常处理器中处理 // ... } catch (Exception e) { // 发生异常时的处理代码 // 将错误信息发送到Hadoop管理器 context.progress().setCleanupProgress(0.0f, e.getMessage()); throw new IOException(e); } } }

public static class MyReducer extends Reducer { public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // ... } }

public static void main(String[] args) throws Exception { JobConf job = new JobConf(new Configuration()); job.setJobName("MyJob");

// 设置异常处理器 job.setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution", false); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class);

job.setInputFormat(TextInputFormat.class); job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

// ...

JobClient.runJob(job); } } ```

2.日志记录：Hadoop日志记录API（例如`org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context`的`getLogger()`方法）可用于记录程序运行期间发生的异常。使用这个日志记录API，可以将异常信息写入到Hadoop日志文件中，以供后续分析和调试。

以下是一个在Hadoop中记录异常日志的示例代码：

```java import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class MyJob { public static class MyMapper extends Mapper { private static final Logger LOG = Logger.getLogger(MyMapper.class);

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { try { // 将需要执行的代码放在try块中 // 如果发生异常，会被捕获并记录到日志文件中 // ... } catch (Exception e) { // 记录异常信息到日志文件中 LOG.error("Exception occurred: " + e.getMessage()); throw new IOException(e); } } }

public static class MyReducer extends Reducer { public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // ... } }

public static void main(String[] args) throws Exception { JobConf job = new JobConf(new Configuration()); job.setJobName("MyJob");

job.setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution", false); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class);

job.setInputFormat(TextInputFormat.class); job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

// ...

JobClient.runJob(job); } } ```

以上是在Hadoop中处理异常的两种常见方法，可以根据实际需求选择合适的方法进行处理。

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