您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
在reducer的for循环中出现编译错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterable”。publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectorOutput,Reporterarg3)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubintsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();在上面的代码中，在“for(IntWritableval:values)”处出现编
我想在HadoopMapReduce中运行一个仅限map的作业，这是我的代码:Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf);job.setJobName("import");job.setMapperClass(Map.class);//CustomMapperjob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setNumReduceTasks(0);TextInputFormat.setInputPaths(job,newPath("/home/jonathan/i
将文件从本地系统复制到HDFS时出现以下错误，我正在使用单节点13/08/0410:50:02警告hdfs.DFSClient:DataStreamer异常:java.io.IOException:文件/user/vishu/input只能复制到0个节点，而不是1我删除了dfs/Name和dfs/data目录，格式化了Namenode还是没有用。并且我有足够的空间来复制数据。谁能帮忙解决这个问题？问候，维斯瓦 最佳答案 有时数据节点可能启动缓慢，这可能会导致上述问题。在dfs和mapred恶魔启动后保持一些等待时间。bin/hado
我正在运行hadoop，集群中有2个配置相同的服务器。它们运行相同的任务、相同的配置、相同的一切，并且都完全专用于hadoop任务节点(工作节点)。我在这个集群中运行的作业是高度IO绑定(bind)的。在一台服务器上，我看到60-100MB/sec的IO和CPUload的5-10，在另一台服务器上，我看到40-60MB/sec的IO和60-90的CPU负载(盒子几乎即使运行一个简单的shell也不可用)。我运行了smartctl并且没有收到任何磁盘警告。关于我下一步可以做什么来识别这些盒子之间的根本区别有什么建议吗？经过数小时的处理，这些结果一直保持一致。
我尝试从我的本地加载json数据到hadoophdfs，我使用这些命令，它抛出异常:hadoopfs-copyFromLocalpath/files/file.jsoninput/hadoopfs-putpath/files/file.jsoninput/我使用jps命令检查，发现hadoop正在运行。26039ResourceManager30858SecondaryNameNode35605Jps26147NodeManager30714DataNode这是异常的详细信息:WARNhdfs.DFSClient:DataStreamerExceptionorg.apache.hado
我有一个在Ec2d2.xlarge实例上运行的2Node集群，我有一个10Gb的文件要通过Spark处理，我在spark上安装了一个本地磁盘并在那里生成了10gb的数据集，但是当我我试图将其放入Hdfs中，它向我抛出错误"couldonlybereplicatedto0nodes,insteadof1"如下16/03/0921:44:25WARNhdfs.DFSClient:DataStreamerException:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:java.io.IOException:File/vinit/inputfile.txtcou
我正在寻找有关如何通过我的Pig作业提高性能的任何提示。输入是单个文件(MB)，但对于文件中的每一行，都会执行一个CPU密集型任务。因此，理想的做法是将此文件拆分到我的AmazonEMR集群中的许多映射器(和机器)。但是我找不到一种方法来做到这一点，因为Hadoop自然只会以64(或者是128？)MB间隔进行拆分，所以我只有1个映射器!我看过NLineInputFormat(http://www.olenick.com/blog/hadoop-for-small-data/)，但这是针对旧API的，也不确定它如何与Pig一起使用。为了让事情更复杂，我正在使用CSVExcelStorag
我有一个用例，我只需要将某些字段存储到HDFS。我知道我可以做一些foreach等等来保留感兴趣的领域，但我想知道这在Store函数中是否可行。 最佳答案 这可以使用您自定义的Store函数:http://ofps.oreilly.com/titles/9781449302641/load_and_store_funcs.html但一般来说，使用GENERATE并将所需字段存储在一些其他元组中要容易得多，这些元组将仅在STORE函数中使用 关于hadoop-PIG存储函数:storing
我想使用HPROF来分析我的Hadoop作业。问题是我得到了TRACES但profile.out文件中没有CPUSAMPLES。我在运行方法中使用的代码是:/**Getconfiguration*/Configurationconf=getConf();conf.set("textinputformat.record.delimiter","\n\n");conf.setStrings("args",args);/**JVMPROFILING*/conf.setBoolean("mapreduce.task.profile",true);conf.set("mapreduce.task
