我头疼了好久，目前我的hadoop集群是这样的，我有40个salve节点要运行，每个slave节点我配置25个mappers10个reducer，所以最多可以启动40*25=1000个mappers和400个reducer同时。好的，现在我有以下工作:job1:我配置运行5个映射器和5个缩减器job2:我配置运行20个映射器和10个reducerjob3:我配置运行975个映射器和385个reducer假设我使用默认的FIFO作业调度，如果我连续提交3个映射器，这3个作业是否可以同时运行？从而最大限度地利用集群？目前我测试在mapper阶段，提交3个job后貌似可以启动1000个map
我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru
我需要安装一个“可挂载的HDFS”。四处搜索，我最终找到了几个教程:https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/Mountable+HDFShttp://xmodulo.blogspot.de/2012/06/how-to-mount-hdfs-using-fuse.html(和其他类似的)它们都以sudoapt-getinstallhadoop-0.20-fuse开头。但这是行不通的。我收到错误消息:找不到包。我还是Linux的新手。我怎样才能让我的Ubuntu找到这个包？(全新安装的Ubuntu12.10LTS。从那时起我唯一做的就是安装和配置H
我正在尝试将我的reducer的结果输出到多个文件。数据结果全部包含在一个文件中，其余结果根据各自文件中的类别进行拆分。我知道0.18可以用MultipleOutputs做到这一点，它还没有被删除。但是，我正在尝试使我的应用程序0.20+兼容。现有的多输出功能仍然需要JobConf(我的应用程序使用Job和Configuration)。如何根据key生成多个输出？ 最佳答案 0.20不支持MultipleOutputs。您将需要使用旧的API。它已被添加到0.21中，目前未发布为org.apache.hadoop.mapreduce
我正在尝试设置要在hadoop0.20环境中运行的maptask数。我正在使用旧的api。以下是我目前尝试过的选项:conf.set("mapred.tasktracker.map.tasks.maximum","5");conf.set("mapred.map.tasks","10");conf.set("mapred.map.tasksperslot","5");conf.set("mapred.tasktracker.map","5");conf.set("mapred.map.parallel.copies","5");在所有这些都打开的情况下，并行运行的maptask的数量仍
我已经启动了一个Maven项目，试图在Java1.5.0_14中实现MapReduce算法。我选择了0.20.2APIhadoop版本。在pom.xml中，我使用了以下依赖项:org.apache.hadoophadoop-core0.20.2/依赖关系>但是当我使用对org.apache.hadoop类的导入时，出现以下错误:错误的类文件:${HOME_DIR}\repository\org\apache\hadoop\hadoop-core\0.20.2\hadoop-core-0.20.2.jar(org/apache/hadoop/fs/Path。类(class))class文
1、下面关于ospf的特殊区域，描述错误的是（B）A.TotallyStubArea允许发布缺省的三类LSA不接受五类的LSA和细化三类LSAB.NASSArea和Stub区域的不同在于该区域允许自治系统外部路由的引入，由ABR发布LSA7通告给本区域C.StubArea与Totallystub区域的不同在于Stub区域允许区域间细化路由信息D.Totallystub区域与NASS区域的不同在于Totallystub区域不接受域间路由信息解析：NASS区域允许自治系统引入外部路由，由ASBR发布七类LSA通告给本区域，然后由ABR进行七型转五型泛洪到其他区域。2、关于网络地址端口转换（NAPT
我搜索过，但没有找到太多与HadoopDatanode进程因超出GC开销限制而死掉相关的信息，所以我想我应该发布一个问题。我们正在运行一项测试，我们需要确认我们的Hadoop集群可以处理存储在其上的约300万个文件(目前是一个4节点集群)。我们使用的是64位JVM，我们已经为名称节点分配了8g。然而，当我的测试程序向DFS写入更多文件时，数据节点开始因以下错误而消失:线程“DataNode:[/var/hadoop/data/hadoop/data]”中的异常java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded我看到了一些关于某些选项的帖
我现在正在做一些数据分析测试，首先，非常简单，我得到了非常奇怪的结果。思路如下:来自互联网访问日志(每次访问一个文档的集合，用于测试9000万个文档)。我想按域获取访问次数(在MySQL中将是GROUPBY)，并获取访问次数最多的10个域我用JavaScript编写的脚本非常简单:/*Countseachdomainurl*/m=function(){emit(this.domain,1);}r=function(key,values){total=0;for(variinvalues){total+=Number(i);}returntotal;}/*Storeofvisitsper
我正在使用hdfs-put将一个20GB的大文件加载到hdfs中。目前该过程运行@4分钟。我正在尝试改进将数据加载到hdfs的写入时间。我尝试使用不同的block大小来提高写入速度，但得到了以下结果:512Mblocksize=4mins;256Mblocksize=4mins;128Mblocksize=4mins;64Mblocksize=4mins;有谁知道瓶颈可能是什么以及我可以探索的其他选项来提高-putcmd的性能？ 最佳答案 20GB/4分钟约85MB/秒。这是一个非常合理的吞吐量，可以预期单个驱动器具有HDFS协议(
