Ficha Resumen de componentes Hadoop para Jobtracker - Teradata Viewpoint - Teradata Workload Management

Teradata® Viewpoint Guía del usuario

Product
Teradata Viewpoint
Teradata Workload Management
Release Number
17.10
Published
Febrero de 2022
Language
Español
Last Update
2022-07-01
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es-ES/lks1628075605455.ditamap
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es-ES/tky1501004671670.ditaval
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B035-2206
Product Category
Analytical Ecosystem

La ficha Resumen de jobtracker de Teradata Hadoop muestra información detallada sobre trabajos de MapReduce, ranuras y tareas. Para acceder a la ficha Resumen, haga clic en la fila JOBTRACKER en Información de componentes.

Trabajos

Trabajos Descripción
Actuales En ejecución Número de trabajos de MapReduce que se ejecutan actualmente en el sistema.
En espera Número de trabajos de MapReduce en cola para su ejecución
Acumulativas (última hora) Enviado Número de trabajos de MapReduce enviados en la última hora
completado Número de trabajos de MapReduce completados correctamente en la última hora

Ranuras (actuales)

Ranuras Descripción
Ranuras Map ocupadas Número de ranuras Map ocupadas en el clúster MapReduce
Ranuras Map reservadas Número de ranuras Map reservadas en el clúster MapReduce
Ranuras Reduce ocupadas Número de ranuras Reduce ocupadas en el clúster MapReduce
Ranuras Reduce reservadas Número de ranuras Reduce reservadas en el clúster MapReduce

Tareas (acumulativas: última hora)

tareas Descripción
Tareas Map lanzadas Número de tareas Map enviadas para ejecutarse en el clúster MapReduce en la última hora
Tareas Map completadas Número de tareas Map completadas correctamente en el clúster MapReduce en la última hora
Tareas Map incorrectas Número de tareas Map no completadas correctamente en el clúster MapReduce en la última hora
Tareas Reduce lanzadas Número de tareas Reduce enviadas para ejecutarse en el clúster MapReduce en la última hora
Tareas Reduce completadas Número de tareas Reduce completadas correctamente en el clúster MapReduce en la última hora
Tareas Reduce incorrectas Número de tareas Reduce no completadas correctamente en el clúster MapReduce en la última hora