hadoop作业提交过程，hadoop容错机制 （解决方法与步骤）
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2023-09-19 23:14 78
Hadoop的作业失败容忍度是指Hadoop系统在处理作业时能够容忍的失败情况的程度。Hadoop系统在执行作业时可能会遇到各种不可避免的故障，如节点故障、任务执行错误等，这些故障有可能导致任务失败或延迟。为了提高系统的可靠性和可用性，Hadoop引入了一些故障容忍的机制来处理这些故障。
Hadoop的作业失败容忍度主要体现在以下几个方面：
1. 任务重试：当任务执行出错时，Hadoop系统会自动进行任务重试，重新执行失败的任务，以提高任务的成功率。可以设置重试次数，并根据需要禁用重试，以适应不同的应用需求。
2. 数据冗余：Hadoop系统通过数据冗余的方式来提高数据的容错性。在执行作业时，数据会被分散存储在多个节点上，即使某个节点出现故障，也不会影响整个作业的执行。当某个节点上的任务失败时，系统可以从其他节点上的副本中获取数据，继续执行任务。
3. 容错调度：Hadoop系统具备容错调度功能，能够根据任务的优先级和资源需求，自动调度任务到可用的节点上执行。如果某个节点因故障无法执行任务，系统会自动将任务调度到其他可用的节点上执行，以确保作业的顺利执行。
4. 故障恢复：Hadoop系统具备故障恢复功能，能够在节点故障后自动恢复作业的执行。当系统检测到某个节点故障时，会自动重新调度任务到其他可用节点，并启动新的任务进程，以保证作业的连续执行。
Hadoop的作业失败容忍度通过任务重试、数据冗余、容错调度和故障恢复等机制来保证作业在面对故障时能够继续执行，提高系统的可靠性和可用性。
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