当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job
我想添加自定义counters到我的ApacheCrunch使用org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context.getCounterAPI的作业。有人知道如何从Crunch管道访问上下文吗？ 最佳答案 最明显的地方是org.apache.crunch.DoFn#getCounter你猜怎么着？它在那里... 关于java-Apache紧缩:howtocreatecustomcounters，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我有一个python文件，用于在Hadoop(版本2.6.0)上使用mrjob来计算二元语法，但我没有得到我希望的输出，而且我在破译终端中的输出时遇到了问题我哪里出错了。我的代码:regex_for_words=re.compile(r"\b[\w']+\b")classBiCo(MRJob):OUTPUT_PROTOCOL=mrjob.protocol.RawProtocoldefmapper(self,_,line):words=regex_for_words.findall(line)wordsinline=list()forwordinwords:wordsinline.app
我有一个在MapReduce模式下运行的Pig脚本，该脚本一直收到我无法修复的持续错误。该脚本生成多个MapReduce应用程序；运行几个小时后，其中一个应用程序注册为SUCCEEDED但返回以下诊断消息:Wecrashedaftersuccessfullycommitting.Recovering.导致失败的步骤是尝试对大约100GB的数据集执行RANK，从之前的脚本中拆分大约1000个mapreduce输出文件。但是对于其他试图执行大型HASH_JOIN操作的脚本，我也收到了同样的错误。深入研究日志，我发现了以下内容，这似乎也表明作业成功但随后收到错误结束:INFO[AsyncDi
下面是PROCESS_MEMORY_COUNTERS结构typedefstruct_PROCESS_MEMORY_COUNTERS{DWORDcb;DWORDPageFaultCount;SIZE_TPeakWorkingSetSize;SIZE_TWorkingSetSize;SIZE_TQuotaPeakPagedPoolUsage;SIZE_TQuotaPagedPoolUsage;SIZE_TQuotaPeakNonPagedPoolUsage;SIZE_TQuotaNonPagedPoolUsage;SIZE_TPagefileUsage;SIZE_TPeakPagefile
MongoDB自动增长MongoDB没有像SQL一样有自动增长的功能，MongoDB的_id是系统自动生成的12字节唯一标识。但在某些情况下，我们可能需要实现ObjectId自动增长功能。由于MongoDB没有实现这个功能，我们可以通过编程的方式来实现，以下我们将在counters集合中实现_id字段自动增长。使用counters集合考虑以下products文档。我们希望_id字段实现从1,2,3,4到n的自动增长功能。{"_id":1,"product_name":"AppleiPhone","category":"mobiles"}为此，创建counters集合，序列字段值可以实现自动长：
MongoDB自动增长MongoDB没有像SQL一样有自动增长的功能，MongoDB的_id是系统自动生成的12字节唯一标识。但在某些情况下，我们可能需要实现ObjectId自动增长功能。由于MongoDB没有实现这个功能，我们可以通过编程的方式来实现，以下我们将在counters集合中实现_id字段自动增长。使用counters集合考虑以下products文档。我们希望_id字段实现从1,2,3,4到n的自动增长功能。{"_id":1,"product_name":"AppleiPhone","category":"mobiles"}为此，创建counters集合，序列字段值可以实现自动长：
