这个问题在这里已经有了答案:Errorjava.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded(22个答案)关闭6年前。我正在运行一个spark作业，我在spark-defaults.sh中设置了以下配置。我在名称节点中进行了以下更改。我有1个数据节点。我正在处理2GB的数据。spark.masterspark://master:7077spark.executor.memory5gspark.eventLog.enabledtruespark.eventLog.dirhdfs://namenode:8021/directoryspark.s
目录1.首先,在Jenkins中创建一个新的job2.之后，会进入配置页面，在配置页面进行配置。 2.1.找到【BuildSteps】,下拉菜单中选择「シェルの実行」 （执行Shell）2.2.之后，会出现シェルスクリプト （ShellScript） 的Area，在这里录入你想执行的脚本3.运行，并查看Log・设置脚本・运行・查看Log相关疑问1.再容器内部执行ps命令，为什么还能看到其他容器的信息2.在容器内部，能否查看容器被启动时，使用的命令其它1．其它版本的图片2.pipelene流水线３．自由风格Job4．Job一览画面5．首页的显示6．系统管理7．插件管理8.重新启动Jenkins9
我开发了一个小型mapreduce程序。当我打开进程日志时，我看到框架创建了一个map和两个reducer。我只有一个输入文件，得到两个输出文件。现在请告诉我1)Numberofmapperandreducerarecreatedbyframeworkoritcanbechanged?2)Numberofoutputfilesalwaysequaltonumberofreducers?i.e.eachreducercreatesitsownoutputfile?3)Howoneinputfileisdistributedamongmappers?Andoutputofonemapper
我想在Hadoop中的MapReduce作业的工作目录中创建一个目录。例如使用:文件setupFolder=newFile(setupFolderName);setupFolder.mkdirs();在我的映射器类中写入一些中间文件。这是正确的方法吗？此外，在完成工作后，如果我愿意，我将如何再次访问该目录？请指教。 最佳答案 如果您使用的是java，您可以覆盖setup方法并在那里打开文件处理程序(并在cleanup中关闭它)。此句柄将对所有映射器可用。我假设您不是在这里写所有的map输出，而是写一些调试/统计信息。使用此处理程序，
我在两个节点(主节点和从节点)上安装了Hadoop。我会问我是否可以从从机运行Map/Reduce作业或从从机使用HDFS。从主节点运行map/reduce作业没有问题，但是当我尝试从从节点运行Map/Reduce作业时，出现以下错误。Java.net.connectionException因连接异常而失败。 最佳答案 只要每个节点都配置了正确的jobtracker位置属性，您就可以从集群中的任何机器运行作业。事实上，您可以在任何机器上运行作业，包括您的个人台式机或笔记本电脑，只要您连接到服务器(也就是说，没有防火墙挡在您的路上)并
在我的hadoop安装中，我没有找到mapred-site.xml文件，但它有mapred-site.xml.template。我已将以下属性添加到mapred.xml.templatemapred.job.trackerlocalhost:9001我错过了什么吗？核心站点.xmlfs.default.namehdfs://localhost:9000hdfs-site.xmldfs.replication1使用这些配置:http://localhost:50070/:Runninghttp://localhost:50060/:NotRunninghttp://localhost:5
我正在按照AWS上提到的步骤使用SSH使用交互式Hivesession。我使用了以下资源https://github.com/ucbtwitter/getting-started/wiki/Using-Elastic-Map-Reduce-via-Command-Linehttp://docs.amazonwebservices.com/ElasticMapReduce/latest/GettingStartedGuide/SignUp.html我最初收到此错误“错误:缺少key访问ID”，然后我修复了我的JSON文件。JSON文件的格式与上述链接中提到的格式相同。当我运行这个命令时.
1)我有一个仅映射的Hadoop作业，它将数据流式传输到Cassandra集群。2)有时流式传输需要超过10分钟，并且由于没有向作业报告进度，它会终止任务。3)我尝试使用context.progress()方法报告进度，但没有帮助。是否还需要向hadoop作业报告进度？我已经编写了如下示例代码来模拟该问题并使用以下代码。Thread.sleep(360000);context.progress();Thread.sleep(360000);失败并显示以下错误消息12/02/0611:40:25INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_20120206111
我正在尝试运行MapReduce流作业，该作业从s3存储桶中与给定模式匹配的目录中获取输入文件。该模式类似于bucket-name/[date]/product/logs/[hour]/[logfilename]。示例日志稍后会像bucket-name/2013-05-02/product/logs/05/log123456789一样。我可以通过仅将文件名的小时部分作为通配符传递来使工作正常进行。例如:bucket-name/2013-05-02/product/logs/*/。这成功地从每个小时中挑选了每个日志文件，并将它们分别传递给映射器。问题是我也尝试使日期成为通配符，例如:bu
我有一个映射器和缩减器，当我在管道版本中运行它们时它们工作正常:catdata.csv|./mapper.py|sort-k1,1|./reducer.py我使用了elasticmapreducerwizard，加载了输入、输出、bootstrap等，bootstrap成功了，但是还是执行出错。这是我在第1步的stderr中遇到的错误...+/etc/init.d/hadoop-state-pusher-controlstop+PID_FILE=/mnt/var/run/hadoop-state-pusher/hadoop-state-pusher.pid+LOG_FILE=/mnt/
