hadoop執(zhí)行總是有一個(gè)reduce失敗，求解？這取決于要回滾的減速器級(jí)別。map成功執(zhí)行后，Hadoop會(huì)啟動(dòng)整個(gè)作業(yè)對(duì)應(yīng)的reducer，會(huì)有reduce階段。如果失敗了，就不會(huì)成功。然后，如果

hadoop執(zhí)行總是有一個(gè)reduce失敗，求解？

這取決于要回滾的減速器級(jí)別。map成功執(zhí)行后，Hadoop會(huì)啟動(dòng)整個(gè)作業(yè)對(duì)應(yīng)的reducer，會(huì)有reduce階段。如果失敗了，就不會(huì)成功。然后，如果設(shè)置運(yùn)行10個(gè)reduce任務(wù)，Hadoop將把map的輸出分成10個(gè)部分，這些部分將由10個(gè)reduce任務(wù)處理。一般來(lái)說(shuō)，在判斷Mr成功之前，必須有10項(xiàng)任務(wù)是成功的。但是，10個(gè)reduce任務(wù)不一定只運(yùn)行10個(gè)物理任務(wù)。如果有多個(gè)插槽，則每個(gè)任務(wù)可能有多個(gè)正在運(yùn)行的嘗試。如果只有一次嘗試失敗，就不會(huì)有任何影響，因?yàn)槊總€(gè)任務(wù)只需要一次成功的嘗試