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hadoop - HIVE - "skip.footer.line.count"在 Impala 中不起作用

我正在将平面文件传送到hdfs。文件的一般结构如下:我在这个数据集之上构建了一个外部配置单元表。下面是我的配置单元ddl:createexternaltableext_test(idstring,namestring,agestring)rowformatDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILELOCATION''TBLPROPERTIES('skip.footer.line.count'='1','skip.header.line.count'='2')当我在HIVE中查询select*fromext_test时;我从外部表中得到了

hadoop - 检查点在 HDFS 中是如何工作的?我想弄清楚 fs.checkpoint.period 和 fs.checkpoint.size

当它说时,辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早?究竟是什么意思?据我了解,编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch

hadoop - Apache hive : LOAD DATA vs INSERT OVERWRITE OUTPUT FILE SIZE

我正在使用ApacheHive,我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据,表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在,如果我创建另一个与item相同的表item2,然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样?有什么办法可以避免吗?附言。这只是为了说明问题。在实

ubuntu - 权限被拒绝 : u'/opt/cloudera/parcel-cache/CDH-5. 3.3-1.cdh5.3.3.p0.5-precise.parcel.part'

我正在尝试安装具有3个节点的hadoopcloudera集群,所有这些节点都是ubuntu12.04机器。为此,我做了以下事情。我已经在所有机器上创建了hduser,并通过以下命令授予它root权限。sudoaddgrouphadoopsudoadduser--ingrouphadoophdusersudoadduserhdusersudosudosuhduser然后在所有机器上通过以下命令为无密码ssh生成无密码key。机器详细信息:master-1ip:192.168.0.101slave-1ip:192.168.0.102slave-2ip:192.168.0.103命令:ssh

java - dfs.block.size 用于本地 hadoop 作业?

我想运行一个hadoop单元测试,使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是,由于它只是一个测试,我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件,也就是说,这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i

hadoop - PIG 拉丁语 : While loading how to discard the first line in any file?

我从一段时间以来一直在使用PIG,想知道如何在加载文件时不考虑第一行。我有一个包含标题的文件。所以我应该忽略第一行并转到下一行对日期列和所有列进行处理。如何解决这个问题?谢谢 最佳答案 如果你有pig版本0.11,你可以试试这个:input_file=load'input'USINGPigStorage(',')as(row1:chararay,row2:chararray);ranked=rankinput_file;NoHeader=Filterrankedby(rank_input_file>1);New_input_file

hadoop - Mesos 和 Hadoop : How to get the running job input data size?

我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等,以便稍后进行优化。除了数据大小之外,所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小?例如,当我运行hadoop示例的terasort时,我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample,我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小,因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好,我想在MesosExecuto

java - 当我在 mapreduce 框架中设置 Split size 大于实际 Block size 时会发生什么?

据我所知,一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么?例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb,在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器? 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小,则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中,如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB,将生成一个映射任务,该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的,是HD

hadoop - 亚马逊弹性 map 减少 : Listing job flows in command line tools Issue?

我是Amazon网络服务的新手,我正在尝试使用命令行界面工具在Amazonelasticmapreduce作业上运行作业流。我按照来自aws的开发人员指南的亚马逊开发人员指南中的步骤进行操作。但事情对我来说并不清楚。如果我执行命令./elastic-mapreduce--list列出作业流程。显示以下错误。/home/pdurai/Applications/elastic-mapreduce-cli/amazon/coral/httpdestinationhandler.rb:23:warning:elsewithoutrescueisuseless/usr/local/rbenv/v

hadoop - pig 与大表倾斜连接导致 "Split metadata size exceeded 10000000"

我们在一个小的(16M行)不同表和一个大的(6B行)倾斜表之间有一个pig连接。常规连接在2小时内完成(经过一些调整)。我们尝试使用skewed并能够将性能提高到20分钟。但是,当我们尝试更大的倾斜表(19B行)时,我们从SAMPLER作业中得到这条消息:Splitmetadatasizeexceeded10000000.Abortingjobjob_201305151351_21573[ScriptRunner]atorg.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfo