Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Где найти журналы выполнения заданий для Apache Tez

Я настроил Tez поверх Hadoop. Я запускаю запрос select COUNT(DISTINCT first_name) from user_test where country='India';using hive.

Когда я использую hive.execution.engine=mr (mr) в качестве среды выполнения, задание выполняется успешно, а также журналы можно увидеть в пользовательском интерфейсе Hadoop. Но при выполнении той же работы с tez я получаю сообщение об ошибке ниже, а также не могу найти журналы.

Launching Job 1 out of 1 FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask

Я не могу найти подробные журналы для ошибки, любую помощь, где создается файл журналов.

hive yarn apache-tez
24.06.2015

Ответы:


1

Найдите идентификатор приложения в журнале консоли куста. Затем журналы можно получить:

Журналы $bin/пряжи -applicationId > app_logs.txt

18.07.2015

2

Если вы используете HDP (дистрибутив Hortonworks), то есть представление Tez, которое позволяет перемещаться по журналам Tez с помощью браузера.

08.12.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..