您好，我有一个mapreduce应用程序可以将数据批量加载到HBase中。我总共有142个文本文件，总大小为200gb。我的映射器在5分钟内完成，除了最后一个之外，所有reducer都卡在100%。它需要很长时间，并且从过去24小时开始运行。我有一个专栏家庭。我的行键如下所示。48433197315|1972-03-31T00:00:00Z|448433197315|1972-03-31T00:00:00Z|3848433197315|1972-03-31T00:00:00Z|4148433197315|3-1972T-00|197200:00Z|2348433197315|1972-
我的MR作业从AWSS3读取500GB数据，同时将中间数据保存在S3中，并将reducer的输出(大约400GB)写入S3，这是一个好的设计吗？还有其他更便宜、更稳定的解决方案吗？谢谢! 最佳答案 我们的ETL作业在AWS中运行。我们使用Oozie进行工作流管理。当您在EMR(ElasticMapReduce)中运行时，您可以选择写入s3或本地HDFS。将数据存储在s3或HDFS中的决定取决于多种因素，例如:数据的性质:临时(使用HDFS)或永久(使用s3)成本:存储在s3中会花费您一些美分/美元带宽:当您将数据上传到s3时，您会消
我在使用以下表属性的配置单元阶段表中有一个150GB的文件ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'WITHSERDEPROPERTIES("separatorChar"="|","quoteChar"="'","escapeChar"="\\")STOREDASTEXTFILE;现在，当我将这些数据加载到我的主表中时，它在运行一小时后失败并出现java堆错误。我正在使用分区主表，数据中大约有12000个分区。为了加载数据，我使用简单的hql:insertoverwritemainTablepartition(d
我要写MapReduce(可能是多轮!)到1.SampleNrecordsfromLargedata-forsayXRandomTree2.Traineachtree(totallyX)3.Andthentestrecordsonallthesetrees依次，forX=0to199:-sampleNrecordsfromLargedata-Trainthistree-testforalltestrecords这是我的作业题，所以我只需要想法..!我不确定在mapper中，我可以准确地采样N条记录并生成200个小的训练数据文件？测试所有200个第一个选项上的每条记录我想到每个reduc
事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我正在研究SunOS(有点脑残)。下面是上述Solaris机器的磁盘吞吐量-bash-3.00$iostat-d110sd0sd1sd2sd3kpstpsservkpstpsservkpstpsservkpstpsserv000551168553168554168000701112500011481733000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000问题陈述我有大约1000个文件，每个文件的大小为1GB。我需要在所有这些1000个文件中找到一
我在hdfs中放置了一个17GB的大JSON文件。我需要读取该文件并将其转换为nummy数组，然后将其传递给K-Means聚类算法。我尝试了很多方法，但系统速度变慢并出现内存错误或内核死机。我试过的代码是fromhdfs3importHDFileSystemimportpandasaspdimportnumpyasnmimportjsonhdfs=HDFileSystem(host='hostname',port=8020)withhdfs.open('/user/iot_all_valid.json/')asf:forlineinf:data=json.loads(line)df=p
我叫维塔尔。Amazon上的HortonworksHDP2.4群集是3个数据节点，不同实例上的主节点。7个实例，每个16GBRAM。1TB硬盘总空间3个数据节点Hadoop2.7版我已将数据从Postgres拉入Hadoop分布式环境。数据为15表，其中4表具有1500万记录，其余为Master。我将它们放在HDFS中，压缩为ORC和SnappyCodec。使用架构创建的Hive外部表。现在，我触发一个查询，该查询将所有15个表连接在一起，并选择最终平面表中所需的列。预期记录超过15亿。我已经优化了Hive，Yarn，MapReduceEngine，也就是。并行执行，向量化，优化联接，
我在CentsOS6.4和8GBRAM的笔记本电脑上以伪分布式模式运行hadoop2.2。每当我提交作业时，我都会收到一条错误消息，指出虚拟内存使用量已超出，如下所示。我已将yarn-site.xml中的yarn.nodenamager.vmem-pmem-ratio比率更改为10(10x1GB)，但是虚拟内存的增加并没有超过默认的2.1GB，如在下面的错误消息和容器正在被杀死。有人可以告诉我是否还有其他需要更改的设置吗？提前致谢!错误信息:INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1388632710048_0009_m_000000_2,Status:FAI
我正在处理2个大输入文件，每个文件大小为5GB。它是Hadoopmapreduce的输出，但由于我无法在Mapreduce中进行依赖性计算，我正在切换到优化的for循环以进行最终计算(请参阅我之前关于mapreduce设计的问题RecursivecalculationsusingMapreduce我想就在java中读取如此大的文件并进行一些基本操作提出建议，最后我将写出大约5gb的数据..感谢你的帮助 最佳答案 如果文件具有您所描述的属性，即每个键有100个整数值，每个键有10GB，那么您正在谈论的键数量非常多，远远超出了内存所能容
