从EclipseKepler运行HadoopMapReduceWordCount程序与使用位于Mapreduce(hadoop-mapreduce-example-2.6.0.jar)中的预定义jar文件运行它有什么区别。在速度、性能等方面有什么区别吗？ 最佳答案 没有区别。只是当你的输入很大并且你有mapper/reducer在多个节点上运行时，你会看到显着的性能提升，因为现在字数统计将在不同的机器上并行完成。 关于java-HadoopMapreduce字数统计，我们在StackOv
如果Impala查询内存不足会发生什么:Impala守护进程是否崩溃？它会写入磁盘吗？详细的解释会有所帮助! 最佳答案 这取决于Impala的版本及其配置方式。一般来说，Impala会在内存不足时终止查询。有一个进程范围的内存限制，此时任何请求内存的查询都将被终止。还有另一个可选的、每个查询的内存限制。Impala2.0及更高版本支持“溢出”大型连接和聚合运算符，这有助于避免这些内存不足的情况。 关于hadoop-如果Impala查询内存不足会怎样？，我们在StackOverflow上找
我刚刚下载了hadoop-0.20tar并解压了。我设置了JAVA_HOME和HADOOP_HOME。我修改了core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。我开始服务了。jpsjpsJobTrackerTaskTracker我检查日志。它说2015-02-1118:07:52,278INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode:STARTUP_MSG:/************************************************************STARTUP_
我刚开始使用Mesos、Docker和Marathon，但我找不到任何可以回答这个特定问题的地方。我想设置一个在Docker上运行的Mesos集群——有几个互联网资源可以做到这一点，但我想在Mesos本身之上运行Docker容器。这意味着Docker容器在其他Docker容器中运行。这有什么问题吗？不知何故，它在直觉上似乎并不正确，但看起来这样做真的很方便。理想情况下，我想运行Mesos集群(使用Marathon、Chronos等)，然后在其上的Docker容器中运行Hadoop。这是可能的还是标准的做事方式？对于什么是良好做法的任何其他建议，我们将不胜感激。谢谢
当Map和Reduce类必须尊重地扩展Mapper和Reducer类时，为什么我们需要在MapReduce作业中显式设置OutputKey/InputKey类，这需要添加？一个例子:工作session:job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);reducer:publicstaticclassComputeReducerextendsReducer{如果我们已经显式设置redu
我正在尝试使用python的MRJob包编写MapReduce作业。该作业处理存储在S3中的约36,000个文件。每个文件大约2MB。当我在本地运行作业(将S3存储桶下载到我的计算机)时，运行大约需要1小时。但是，当我尝试在EMR上运行它时，它需要更长的时间(我在8小时时停止了它，它在映射器中完成了10%)。我在下面附上了我的mapper_init和mapper的代码。有谁知道什么会导致这样的问题？有谁知道如何修理它？我还应该注意，当我将输入限制为100个文件的样本时，它工作正常。defmapper_init(self):"""Setclassvariablesthatwillbeus
我确定这已发布在某处或已经传达，但我似乎找不到任何关于从一个版本升级/迁移HDInsight集群到下一个版本的信息。一点背景。自2014年1月24日以来，我们一直在使用Hive和HDInsight来存储我们所有的IIS日志。我们喜欢它，它为我们的团队提供了很好的洞察力。我最近在评论http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-component-versioning/并注意到我们的HDInsight版本(2.1.3.0.432823)不再受支持，并将于5月弃用。这让我开始思考如何进入3.2版。我似乎无
我正在尝试使用Apachespark加载一个文件，并将该文件分发到我集群中的多个节点，然后聚合结果并获取它们。我不太明白该怎么做。根据我的理解，reduce操作使Spark能够组合来自不同节点的结果并将它们聚合在一起。我的理解正确吗？从编程的角度来看，我不明白我将如何编写这个reduce函数。我究竟如何将主数据集分成N个部分，并使用转换列表要求它们并行处理？reduce应该接受两个元素和一个将它们组合起来的函数。这两个元素应该是Spark上下文中的RDD，还是可以是任何类型的元素？另外，如果你有N个不同的分区并行运行，如何减少将它们的所有结果聚合为一个最终结果(因为reduce函数只聚
我有一个“日志”表，该表当前按年、月和日进行分区。我想在“日志”表的顶部创建一个分区View，但遇到了这个错误:hive>CREATEVIEWlog_viewPARTITIONEDON(pagename,year,month,day)ASSELECTpagename,year,month,day,uid,propertiesFROMlog;FAILED:SemanticException[Error10093]:RightmostcolumnsinviewoutputdonotmatchPARTITIONEDONclause创建分区View的正确方法是什么？
我正在尝试在AWSEMR上运行字数统计示例，但是我很难在集群上部署和运行jar。这是一个自定义的字数统计示例，我在其中使用了一些JSON解析。输入在我的S3存储桶中。当我尝试在EMR集群上运行我的作业时，我收到错误消息，即在我的Mapper类中找不到主要功能。互联网上到处都是字数统计示例mapreduce作业的代码就像他们创建的一样，三个类，一个扩展Mapper的静态映射器类，然后是扩展Reducer的reducer，然后是包含作业配置的主类，所以我不确定为什么会看到错误。我使用Maven程序集插件构建我的代码，以便将所有第三方依赖项包装在我的JAR中。这是我编写的代码packagec
