hadoop如何处理长时间运行不完成的map/reduce 任务?

如果某一个任务在某个节点上长时间不完成,怎么手动干预来处理这种情况?
董西成博客上找到的回答:
hadoop中有三种特殊的任务，failed task，killed task和speculative task.
其中，failed task是由于硬件、程序bug等原因异常退出的任务，比如磁盘空间不足等，
killed task是Hadoop主动将其杀死的任务，比如一个任务占用过多的内存,为了不影响其他作业的正常运行，
Hadoop需将这种恶心的任务杀死，以保证为所有作业提供一个“和谐”的任务执行环境。
failed task再次调度时不会在那些曾经失败的节点上运行，而killed task则可能被再次调度到任何一个节点上（包括曾经失败多的节点），
因此，如果你目测一个作业的任务运行很慢，你可以使用“bin/hadoop job -fail-task xxx”让这个任务换一个节点重新运行，
而不是使用“bin/hadoop job -kill-task xxx”。 speculative task是Hadoop针对那些慢任务（慢任务会拖慢一个作业的完成时间），
为他们额外启动一个备份任务，一起处理同一份数据，哪个先执行完，则采用哪个的处理结果，同时将另外一个任务杀死。
也就是说，推测执行是Hadoop对慢任务的一种优化机制（实际上就是“空间换时间”的经典优化思想），不属于容错调度范畴。