需求:kill 掉yarn上超时的任务,实现不同队列不同超时时间的kill机制,并带有任务名的白名单功能

此为python脚本,可配置crontab使用

# _*_ coding=utf-8 _*_
# !/usr/bin/python
import re
import commands
import time run_app_arr = []
timeout_app_arr = []
ONE_HOURE = 1
THREE_HOURE = 3
TEST_QUEUE_NAME = ['hue', 'etl-test']
ONLINE_QUEUE_NAME = ['default']
KILL_WHITE_LIST = ['org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2']
DINGDING_URL = 'xxx'
ding_cmd = """ curl %s -H 'Content-Type: application/json' -d '{"msgtype": "text", "text": {"content": "== YARN OVERTIME JOB KILL 告警 ==\n\n 当前时间: %s \n kill_app_id: %s \n kill_app_name: %s \n kill_app_queue: %s "}}' """
f = None
try:
f = open('/home/hadoop/autokillhadoopjob/check_timeout_job.log', 'a')
commond = '. /etc/profile && yarn application -list | grep "http://" |grep "RUNNING" |cut -f1,2,5'
# 获得正在运行job的id,name,queue 加到 run_app_arr
status, output = commands.getstatusoutput(commond)
f.write('#' * 50 + '\n')
f.write('=> start_time: %s \n' % (time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
if status == 0 :
for line in output.split('\n'):
if line.startswith('application_'):
app_line = re.split('\t', line)
running_app_id = app_line[0].strip()
running_app_name = app_line[1].strip()
app_queue = app_line[2].strip()
# 根据所在队列 筛选出app加到数组中
if app_queue in TEST_QUEUE_NAME or app_queue in ONLINE_QUEUE_NAME:
run_app_arr.append((running_app_id, running_app_name, app_queue))
else:
f.write('yarn -list 执行失败. status: %s.'%(status)) # 遍历所有队列的running job,如有超时加到timeout_app_arr
for run_app in run_app_arr:
running_app_id = run_app[0]
running_app_name = run_app[1]
running_app_queue = run_app[2]
commond = ". /etc/profile && yarn application -status " + running_app_id + "| grep 'Start-Time' | awk -F ':' '{print $2}'"
status, output = commands.getstatusoutput(commond)
if status == 0:
for line in output.split('\n'):
start_timestamp = line.strip()
if start_timestamp.isdigit():
# 计算任务耗时
elapsed_time = time.time() - int(start_timestamp) / 1000
cost_time = round(elapsed_time / 60 / 60, 2)
f.write('=> cost_time: %sh \n' % (cost_time))
# print cost_hour
# 筛选出超时的job 加到数据组中/过滤掉白名单任务
if running_app_name not in KILL_WHITE_LIST:
if (running_app_queue in TEST_QUEUE_NAME and cost_time > ONE_HOURE) \
or (running_app_queue in ONLINE_QUEUE_NAME and cost_time > THREE_HOURE):
# if cost_hour > 0:# 测试
f.write('=> timeout app => %s # %s # %s\n' % (running_app_id, running_app_name, running_app_queue))
timeout_app_arr.append((running_app_id, running_app_name, running_app_queue))
else:
f.write('yarn -status 执行失败. status: %s.'%(status)) if len(timeout_app_arr) == 0:
f.write('=> no timeout job.\n') # kill掉超时的job 并dingding报警
for kill_app in timeout_app_arr:
kill_app_id = kill_app[0]
kill_app_name = kill_app[1]
kill_app_queue = kill_app[2]
commond = '. /etc/profile && yarn application -kill ' + kill_app_id
status, output = commands.getstatusoutput(commond)
if status == 0:
f.write('=> kill app sucessfully: %s # %s # %s.\n' % (kill_app_id, kill_app_name, kill_app_queue))
current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
cmd = ding_cmd % (DINGDING_URL, current_time, kill_app_id, kill_app_name, kill_app_queue)
commands.getstatusoutput(cmd)
else:
f.write('=> kill app failed: %s # %s # %s.\n' % (kill_app_id, kill_app_name, kill_app_queue)) f.write('=> stop_time: %s \n' % (time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) except Exception as e:
f.write('=> Exception: %s \n' % (e.message))
finally:
if f:
f.close()

yarn application -kill application_id yarn kill 超时任务脚本的更多相关文章

  1. hadoop job -kill 和 yarn application -kill 区别

    hadoop job -kill 调用的是CLI.java里面的job.killJob(); 这里会分几种情况,如果是能查询到状态是RUNNING的话,是直接向AppMaster发送kill请求的.Y ...

  2. hadoop job -kill 与 yarn application -kii(作业卡了或作业重复提交或MapReduce任务运行到running job卡住)

    问题详情  解决办法 [hadoop@master ~]$ hadoop job -kill job_1493782088693_0001 DEPRECATED: Use of this script ...

  3. yarn application命令介绍

    yarn application 1.-list     列出所有 application 信息    示例:yarn  application -list 2.-appStates <Stat ...

  4. kill 进程卡住,超时kill方法

    还是有漏洞 ,万一 working.py未超时, kill_job.sh 会不会杀死别人的进程啊start.sh#!/bin/bash python working.py &python wo ...

  5. spark-shell启动报错:Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master

    spark-shell不支持yarn cluster,以yarn client方式启动 spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client 启动日志,错误信息 ...

  6. yarn application ID 增长达到10000后

    Job, Task, and Task Attempt IDs In Hadoop 2, MapReduce job IDs are generated from YARN application I ...

  7. Yarn application has already exited with state FINISHED

    如果在运行spark-sql时遇到如下这样的错误,可能是因为yarn-site.xml中的配置项yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio值偏小,它的默认值为2.1,可以尝试改大 ...

  8. spark利用yarn提交任务报:YARN application has exited unexpectedly with state UNDEFINED

    spark用yarn提交任务会报ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: YARN application has exited unexpectedly w ...

  9. 【深入浅出 Yarn 架构与实现】3-1 Yarn Application 流程与编写方法

    本篇学习 Yarn Application 编写方法,将带你更清楚的了解一个任务是如何提交到 Yarn ,在运行中的交互和任务停止的过程.通过了解整个任务的运行流程,帮你更好的理解 Yarn 运作方式 ...

随机推荐

  1. Django REST framework 源码剖析

    前言 Django REST framework is a powerful and flexible toolkit for building Web APIs. 本文由浅入深的引入Django R ...

  2. ubuntu-docker入门到放弃(二)docker初探(基本用法及命令)

    一.使用公共镜像 docker有一个开源的镜像管理系统,上面有很多常见的images,如mysql,nginx,tomcat等,可以直接根据自己的需求下载下来用,还有系统images,如redhat, ...

  3. 安装Microsoft SQL server Management Studio Express 2005 错误码是29506解决方案

    安装Microsoft SQL server Management Studio Express 2005,安装程序在安装此软件包时遇到一个错误,这可能表示此软件包有错.错误码是29506”权限问题. ...

  4. “无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock -open (11:资源暂时不可用)”的方法

    另外的ubuntu 问题 在更新的时候有时候会出现 “无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock -open (11:资源暂时不可用)”的方法 解决办法: 在ubuntu系统的termial下, ...

  5. eclipse 修改 项目的git地址

    在项目的隐藏目录.git 文件夹下面 修改config配置文件 [core] symlinks = false repositoryformatversion = 0 filemode = false ...

  6. C++进阶--自定义new handler

    //############################################################################ // 自定义new handler /* ...

  7. Android开发之动态添加控件

    动态添加TextView控件: 一:创建一个Android project项目 activity_main.xml文件: 1.用两个LinearLayout布局分别包裹一对TextView,EditT ...

  8. 【Web前端】清除css、javascript及背景图在浏览器中的缓存

    在实际项目开发过过程中,页面是上传到服务器上的.而为了减少服务器的压力,让用户少加载,浏览器会将图片.css.js缓存到本地中,以便下次访问网站时使用.这样做不仅减少了服务器的压力,并且也减少了用户的 ...

  9. hive命令的3种调用方式

    方式1:hive –f  /root/shell/hive-script.sql(适合多语句) hive-script.sql类似于script一样,直接写查询命令就行 例如: [root@cloud ...

  10. 2012 - AD GC全局编录服务器(Global Catalog)

    普通域控制器只记录本域对象的信息,而GC全局编录服务器则不仅记录本域所有对象的只读信息,还记录林中所有其他域中部分域对象的只读信息.   GC全局编录服务器作用: 1,存储对象信息副本,提高搜索性能: ...