13/12/02 20:02:06 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 2%
13/12/02 20:02:18 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1385983958793_0001_r_000000_1, Status : FAILED
Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#1
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:121)
at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:379)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:157)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1408)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:152)
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.
at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput.
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.unconditionalReserve(MergeManagerImpl.java:297)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.reserve(MergeManagerImpl.java:287)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyMapOutput(Fetcher.java:360)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyFromHost(Fetcher.java:295)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.run(Fetcher.java:154)
Google一番后居然无果！程序等着运行，老板催着要结果，没有大师协助，只能开始艰难地自救了！认真分析，求助于源代码！
首先发现的一点是：map任务百分比一直在递增，出现reduce任务之后，每隔一段时间报一个类似上面的错误，reduce从0%重新开始，而Map任务继续前进，reduce处理一段后再报，再从0开始。累计到第四个报错后即整个Application宣布Fail。
根据这一点，大致可以得出这样的结论：
- reduce任务每次尝试都失败了，失败后重新开始；
- reduce任务失败累计4次后整个Application退出，应该是设置了最大重试次数之类的配置项。
- map任务与reduce任务是隔离的，之间不会干扰。这个从map、reduce任务原理也可以了解到。
基于这一点，首先查询到map-site.xml中的配置项mapreduce.reduce.maxattempts，表示Reduce Task最大失败尝试次数，这个配置默认是4，调整到400后接着尝试。
mapreduce.reduce.maxattempts起了作用，但是报错依然不断，不过不会4次报错就结束了，map进度一直向前，map到达100%后，reduce依然重复报错的节奏。是时候查查这里报错的类究竟在做啥了。
org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher类位于hadoop-mapreduce-client-core-2.0.0-cdh4.4.0.jar包中，Maven的话在pom.xml添加如下配置，可以获取该包以及源码：
问题的入口是run中的：
// Shuffle
copyFromHost(host);
跟踪到copyMapOutput，是要准备从Map节点本地拷贝map的output进行shuffle。其中出错点：
// Get the location for the map output – either in-memory or on-disk
mapOutput = merger.reserve(mapId, decompressedLength, id );
merger指向了MergeManagerImpl对象，调用其reserve函数，而这个函数中定义了shuffle的处理方式，是将output塞入内存(InMemoryMapOutput)还是放在磁盘上慢慢做(OnDiskMapOutput)？
从我们这边的出错信息，显然可以看到任务选择了InMemoryMapOutput，在检查为什么作出这样的选择前，我们看看map的输出结果到底有多大：
shell> cd /data/1/mrlocal/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_1385983958793_0001/output
shell>du -sh * | grep _r_
7.3G attempt_1385983958793_0001_r_000000_1
6.5G attempt_1385983958793_0001_r_000000_12
5.2G attempt_1385983958793_0001_r_000000_5
5.8G attempt_1385983958793_0001_r_000000_7
这样大的输出放到内存里，显然要OOM了，可以有两种选择，它为什么不选择OnDiskMapOutput呢？
如下这段很显然是关键所在：
if (!canShuffleToMemory(requestedSize)) {
LOG.info(mapId + “: Shuffling to disk since ” + requestedSize +
” is greater than maxSingleShuffleLimit (” +
maxSingleShuffleLimit + “)” );
return new OnDiskMapOutput
jobConf, mapOutputFile , fetcher, true);
}
再看canShuffleToMemory：
private boolean canShuffleToMemory( long requestedSize) {
return (requestedSize < maxSingleShuffleLimit);
}
requestedSize从源码上并不能清楚了解其真实含义，问题最终落在maxSingleShuffleLimit这个参数的含义和来源上，进一步细查可以发现其来源：
this.maxSingleShuffleLimit =
(long)( memoryLimit * singleShuffleMemoryLimitPercent);
两个变量的取值：
// Allow unit tests to fix Runtime memory
this. memoryLimit =
(long)(jobConf.getLong(MRJobConfig. REDUCE_MEMORY_TOTAL_BYTES,
Math. min(Runtime.getRuntime ().maxMemory(), Integer.MAX_VALUE))
* maxInMemCopyUse);
final float singleShuffleMemoryLimitPercent =
jobConf.getFloat(MRJobConfig. SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT,
DEFAULT_SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT );
singleShuffleMemoryLimitPercent 取的是mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent这个配置的取值，官网给出的解释是：
Expert: Maximum percentage of the in-memory limit that a single shuffle can consume
单个shuffle能够消耗的内存占reduce所有内存的比例，默认值为0.25。Expert”专家模式”，说的很唬人。。
那么降低mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent这个参数应该可以使得程序选择OnDiskMapout而不是选择InMemory，调低至0.06在测试，顺利执行，不再报错。
收获：选择了最新的框架，意味着会遇到最新的问题。无助时，了解原理，查询源码，总能找到想要的答案。
遗留：
1.查看源码，很多不清晰的地方都略过了，其中memoryLimit的取值，即reduce所有可使用的内存，实际取值如何确定，需要进一步找寻答案。
2.如何控制mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent使得我们能够使用合理的配置来最大化的使用内存，待续。