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：
目前我有一个初始系统在工作，它读取一个文件，每行格式如下所示:REVISION1230364918Anarchism2005-12-06T17:44:47ZRJII141644使用此代码:CREATEEXTERNALTABLEmytable(typeSTRING,aidBIGINT,ridBIGINT,titleSTRING,tsSTRING,unameSTRING,uidSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY''STOREDASTEXTFILELOCATION'/my/local/path/to/file';但是现在我有一个文件，每一行
Hadoop作业成功后，会显示各种计数器的摘要，请参见下面的示例。我的问题是Totaltimespentbyallmaptasks计数器中包含什么，特别是在映射器作业不是节点本地的情况下，是否包含数据复制时间？17/01/2509:06:12INFOmapreduce.Job:Counters:49FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=2941FILE:Numberofbyteswritten=241959FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:N
我无法创建新文件或目录，也无法列出现有文件或目录我正在使用下面的命令来做这个操作，你能建议一下吗hduser@c:/usr/local/hadoop$jps8546ResourceManager9181Jps1503NameNode8674NodeManager4398DataNodehduser@c:/usr/local/hadoop$bin/hadoopfs-ls/ls:Couldn'tcreateproxyprovidernullhduser@c:/usr/local/hadoop$bin/hadoopfs-mkdir/booksmkdir:Couldn'tcreateproxy
我有2列:time_stamp和time_offset。两者都是STRING数据类型。我们如何借助UTC中的第二列将一列值转换为UTC？他们是将time_stamp列转换为UTC的任何配置单元还是来自unix的解决方案？hive>selecttime_stampfromtable1limit2;OK20170717-22:31:57.34820170719-21:10:15.393[yyyymmdd-hh:mm:ss.msc]thiscolumnisinlocaltimehive>selecttime_offsetfromtable1limit2;OK-05:00+05:00[‘+hh
我有三个物理节点。在每个节点中，我使用此命令进入docker。dockerrun-v/home/user/.ssh:/root/.ssh--privileged-p5050:5050-p5051:5051-p5052:5052-p2181:2181-p8089:8081-p6123:6123-p8084:8080-p50090:50090-p50070:50070-p9000:9000-p2888:2888-p3888:3888-p4041:4040-p8020:8020-p8485:8485-p7078:7077-p52222:22-eWEAVE_CIDR=10.32.0.3/12-
在CREATETABLE-statement末尾的Impala中您可以按照我的理解设置复制因子:CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_name...[CACHEDIN'pool_name'[WITHREPLICATION=integer]|UNCACHED]无论如何，我有点不明白pool_name指的是什么。这是HDFS中存放数据的路径吗？ 最佳答案 不完全是，它实际上是指使用hdfscacheadmin-addPool...命令定义的HDFS池，参见hdfscomman
在处理如此多的小文件时，减少和调整随机播放时间的更好方法是什么？由于其他一些限制和要求，我无法减少小文件的数量，我知道处理小文件的问题。但我想知道这里还有哪些其他选项可以减少给定MapReduce作业的洗牌时间？对于单个MapReduce作业，我得到如下内容:AverageMapTime33secAverageReduceTime10secAverageShuffleTime1hrs,10mins,18secAverageMergeTime2sec我想知道是否有任何其他方法可以尝试减少此随机播放时间？对于上述数据，我的mapper#是:14778 最佳答案
createexternaltableifnotexistsmy_table(customer_idSTRING,ip_idSTRING)location'ip_b_class';然后:hive>setmapred.reduce.tasks=50;hive>selectcount(distinctcustomer_id)frommy_table;TotalMapReducejobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdeterminedatcompiletime:1里面有160GB，1个reducer需要很长时间...[ihadanny@lv
我正在尝试将Python作业提交到2个工作节点的Spark集群，但我一直看到以下问题，最终导致spark-submit失败:15/07/0421:30:40WARNscheduler.TaskSetManager:Losttask0.1instage0.0(TID2,workernode0.rhom-spark.b9.internal.cloudapp.net):org.apache.spark.SparkException:Pythonworkerdidnotconnectbackintimeatorg.apache.spark.api.python.PythonWorkerFact
