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正如每一次的系统版本更新那样，用户们对新的系统总会有一些顾虑和犹豫。
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其实说了这么多话，归根结底还是三个字：买买买！
???为什么我在实用工具下找不到activity monitor（活动监视器）？？???
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红苹果, 积分 224, 距离下一级还需 276 积分
RT，搜了好多帖子，每一个都语气轻松，略带颤音滴说“。。。打开实用工具下的activity monitor就可以怎样怎样。。。”，可是可是可是 孤家寡人我就是找不到啊，～！spotlight也搜不到～！难道ML 10.8.2 没有这个工具？？？还是说这不是自带工具？？。。。。。郁闷自转陀螺副斯基啊～～～～～～ 那位高人指点一下啊～～
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在线等，自己顶，苦逼就是劳碌命。。。。
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spotlight要是还找不到的话，略蛋疼啊～
图标是像个心电图的东东～
launchpad里的系统工具分组里有，实在没有我也不知道肿么办，等LX回答吧，要不就恢复下系统～
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就是这个玩意儿，在实用工具的目录下，你要是没有，那就是系统有问题了。
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引用第4楼eightsheep于 01:06发表的
就是这个玩意儿，在实用工具的目录下，你要是没有，那就是系统有问题了。
重装吧。 重装？？？天，没有别的方法么？还是说 如果找不到就意味着系统出现重大问题？必须重装？另外单膝跪地弱问一下，怎么重装？
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引用第3楼charleywei于 01:04发表的
spotlight要是还找不到的话，略蛋疼啊～
图标是像个心电图的东东～
launchpad里的系统工具分组里有，实在没有我也不知道肿么办，等LX回答吧，要不就恢复下系统～
哇呀呀 ，就是这个东西啊！我没有啊~
刚才把能装的都装上。。。恢复系统？How？？？
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引用第5楼James-12-31 10:46发表的
重装？？？天，没有别的方法么？还是说 如果找不到就意味着系统出现重大问题？必须重装？另外单膝跪地弱问一下，怎么重装？
其实就是把跟你系统同版本或者高于你系统版本的镜像直接打开安装就可以了。
会恢复你的系统并且保留所有东西。
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Re 楼主(James2606)的帖子
引用楼主James-12-30 04:27发表的: RT，搜了好多帖子，每一个都语气轻松，略带颤音滴说“。。。打开实用工具下的activity monitor就可以怎样怎样。。。”，可是可是可是 孤家寡人我就是找不到啊，～！spotlight也搜不到～！难道ML 10.8.2 没有这个工具？？？还是说这不是自带工具？？。。。。。郁闷自转陀螺副斯基啊～～～～～～ 那位高人指点一下啊～～在应用程序 其它里面
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录播课第二周第五章
#! /bin/bash
while read LINE;do
cat $LINE | cut -d ' ' -f 1
echo &$word 1&
我在mapper里面直接把ip地址取出来之后在reduce里面获取不一样ip地址的数目的累加，写的这俩脚本不知道那里不对count=0
while read LINE;do
newword=`echo $LINE | cut -d ' '
if [ &$word& != &$newword& ];then
word=$newword
count=$(( $count + 1 ))
echo &$count&
在获取newword之后，echo看看读到的内容是不是都对的？
你这问题在于-files mapper.sh,reducer.sh这里，你提交任务的这台机器上这两个文件位于什么目录上？
给个全路径让提交靠谱些。
提交机上有 /mnt/test1/reducer.sh这个文件么？
mapper.sh:
while read LINE;do
newword=`echo $LINE | cut -d ' '
for word in $newword
echo &$newword 1&
reducer.sh：
while read LINE;do
newword=`echo $LINE | cut -d ' '
if [ &$word& != &$newword& ];then
word=$newword
count=$(( $count + 1 ))
echo &$count&
我这俩脚本有问题吗？
肉眼看不出问题。任务失败之后，通过yarn logs -applicationId &applicationId&命令（注意先配置好集群的log aggregator）获取任务log，寻找错误线索。
如果log获取到且从中没有找到靠谱的线索，在脚本中添加log，通过错误输出往外打印日志，任务失败之后再进一步检查日志。
这是Resourcemanager的日志，日志中已显示RM错误退出了。
你现在的情况时ResourceManager也没了么？
log aggregator加好之后需更新所有的机器配置，重启nodemanager，也需要启动mapreduce的jobhistory server。
如果没有启动log aggregator，可以麻烦一些，在ResourceManager的页面上看看任务是在哪个nodemanager执行的，然后ssh到nodemanager机器上，到hadoop的logs目录下面找一个叫userlogs的目录，其中是任务的log。
执行yarn logs -applicationId &applicationId&，有什么输出？ 从resourcemanager的web页面上能看到你提交的任务以及它的log么？
log aggregation配置正确之后，任务跑完日志会被拷贝到hdfs，userlogs中为空是正常的。
另外，你的log中看任务是正常的啊。
yarn logs -applicationId &appId& & /tmp/log_file 2&&1， 把输出导到一个文件里，执行完成之后看文件内容。
子进程退出，导致任务结束。
从log中还不能判断具体的原因。
在你的map脚本中，每读到一行line，就向标准错误输出（注意是stderr）打印一条log，显示一下当前处理的内容，确定是再哪里出的错。（向错误输出输出内容之后，会在你执行了yarn logs的输出文件的LogType:stderr部分看到日志。
另外，你的如下mapper脚本中，这个echo &$word 1&里面的$word哪来的？
我使用了你的mapper，在我的集群上能执行完（我将reducer暂时设置为cat了）：
你用的输入文件是不是也能发我一份。
我不是本地跑的，提交到了集群上。你使用的命令跟我一样么？把命令发出来看看。
如果用类似我的命令方式（将reducer设置为cat），在你集群上是否会失败？
如果失败，私信告诉我你的机器登录方法，以及提交任务的目录，我上去看看。
在你机器上执行任务时，会出现Linux 的oom killer启动而杀掉任务的情况。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb，这个配置请根据实际的nodemanager情况配置，设置成30G太大了。
另外，根据机器情况，请更合理的修改（设置）如下配置：
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb、yarn.scheduler.increment-allocation-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb、yarn.app.mapreduce.am.resource.mb、mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb。
可以参考。
是否做了内存相关配置的修改，问题解决了么？
不知你执行的什么命令，我在你机器上执行简单的测试，出现的错误是：
15/12/06 11:40:26 ERROR streaming.StreamJob: Error Launching job : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidResourceRequestException: Invalid resource request, requested memory & 0, or requested memory & max configured, requestedMemory=1536, maxMemory=1200
这个原因是当设置了yarn.nodemanager.resource.memory-mb为1200之后，你的mapred-site.xml中并没有给yarn.app.mapreduce.am.resource.mb设置合适的值。该配置项使用默认值1536。
这就相当于没台机器上有1200内存，但执行am需要申请1536的内存，集群没有任何单机可以满足此需求从而任务启动失败。
参考配置中有这一配置项，请仔细比对，对于不明白的配置，仔细复习说明及讲解。
请把yarn.app.mapreduce.am.resource.mb改成200试试。如果还有问题，尽快给个回复。
看到问题别慌张，读读错误描述。虚拟内存超过限制，导致任务被杀，我们可以配置下虚拟内存的控制比例，让集群可分配的虚拟内存更高，yarn-site.xml中加上如下配置：
你集群中只有一台nodemanager。
我已将所有pending的任务kill掉，是否可以启动所有的nodemanager？或者，告诉我你怎么启动的？
补充一下：
这个配置项是整个集群申请内存的最高值，得设大，1900太小了，注意跟其他配置相区分。
增加如下配置项，问题可以解决。
问题查找的步骤是，当你看到java heap异常时，检查异常栈：
MapTask.java的第986行导致问题出现。正好你机器上有代码，直接打开代码查看：
这里986行申请了一个大小跟io.sort.mb相关的内存块。当我们的java heap设置得比较小的时候，如果不修改sortmb而使用默认值，这次计算之后直接导致java heap不够用而代码失败。
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