我正在运行一个包含配置单元操作的oozie工作流。如何获取查询占用的CPU时间。如果通过HiveCLI提交Hive查询，则它会显示累积CPU时间，但在MapReduce或oozie的Hive操作日志中看不到。 最佳答案 检查在资源管理器中提交的相应MR作业。打开父作业的系统日志。您可以在那里找到所有控制台信息。 关于hadoop-通过oozie运行的配置单元查询的CPU时间，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackov
我使用Spark中的MLIB库对大小为8G和700万行的数据运行了SVM算法。我在单个节点上以独立模式运行Spark。我使用/usr/bin/time-v来捕获有关作业的数据。我得到了峰值内存利用率和%CPU时间等等。我得到的CPU使用率百分比仅为6%。我在程序运行的同时监视TOP一段时间，我可以看到超过100%几乎始终如一地被使用。我现在很困惑，为什么/usr/bin/time只显示了6%？更多细节-我的机器是16G，我运行的程序消耗了13.88G。程序执行时间为2.1小时。任何见解，任何人？ 最佳答案 我发现了问题。因此，usr
我想创建一个简单的函数来选择CSV文件中的非空元组。我曾考虑过作为输入:CSV文件的每一行，如果值不为空，则值接收相同的元组。我的程序如下:importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;importo
我有1个主节点和4个工作节点。我使用Ambari设置集群，所有监控指标都是从其仪表板收集的。Spark在Hadoop之上，所以有了YARN和HDFS。我运行了一个非常简单的字数统计脚本，发现其中一个工作节点完成了最多的工作。字数统计工作分为149个任务。一个节点完成98个任务。这是我计算单词的代码valfile=sc.textFile("/data/2gdata.txt")//readfilefromHDFSvalcounts=file.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)counts.co
输入文件如下eno::ename::dept::sal101::emp1::comp1::2800000201::emp2::comp2::2800000301::emp3::comp3::3400000401::emp4::comp4::3600000501::emp5::comp5::400000>createtableemp(enamestring,edeptstring)>rowformatserde'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'>WITHSERDEPROPERTIES(>"input.regex"="^([
我正在尝试构建不同大小的集群，这就是为什么我需要可以从中计算namenode、yarn和资源管理器的RAM、CPU和磁盘内存的公式。还想知道RAM、CPU和磁盘之间的关系。 最佳答案 您可以使用Cloudera指南Download 关于hadoop-我想知道(公式)如何计算namenode、yarn和ResourceManager的RAM、CPU和磁盘内存，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我尝试通过提交python文件以批处理模式执行livy但它不起作用，我尝试了两种方法-从本地文件系统运行py文件，同时通过将它复制到那里在hdfs上运行它......但它不工作......请帮忙hduser@tarun-ubuntu:/home/tarun/spark/examples/src/main/python$curl-XPOST-H"Content-Type:application/json"tarun-ubuntu:8998/batches--data'{"file":"file:///home/tarun/spark/examples/src/main/python/pi
我在浏览一些Hadoop指南时找不到问题的答案:我正在通过客户端计算机上的shell脚本一次性提交各种Hadoop作业(最多200个)。每个作业都通过一个JAR(相当大；大约150MB)启动。提交作业后，客户端计算机的CPU负载非常高(每个内核都在100%)，并且RAM很快变满。这样，客户端就不再可用了。我认为每个作业的计算完全在Hadoop框架内完成，作业运行时集群和客户端之间只交换一些状态信息。那么，为什么客户端会完全拉伸(stretch)？我是否以错误的方式提交Hadoop作业？每个JAR是否太大？提前致谢。 最佳答案 这与j
我有以下电影数据库的数据集:Ratings:UserID,MovieID,RatingMovies:MovieID,Genre我使用以下方法过滤掉类型为“Action”或“war”的电影:movie_filter=filterMoviesby(genrematches'.*Action.*')OR(genrematches'.*War.*');现在，我必须计算war片或Action片的平均收视率。但是评级存在于评级文件中。为此，我使用查询:movie_groups=GROUPmovie_filterBYMovieID;result=FOREACHmovie_groupsGENERATE
我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业
