我有一个hadoop映射器代码，它将文件作为输入处理它们，并将单个键和处理后的值发送到reducer。问题是我有将近100000个不超过5.6kb的文本文件，但是当我运行该作业时，它需要很长时间才能完成。一个原因是每个映射器开始时只处理一个文件，然后被销毁。因此，即使处理在计算上并不昂贵，我也会在映射器启动时浪费很多时间。我如何确保映射器继续处理多个文件？我的映射器最大限制是默认设置，我可以看到它是6。如果需要任何进一步的详细信息，请告诉我。 最佳答案 你应该使用CombineFileInputFormat处理许多小文件。这确实有助
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎不是关于aspecificprogrammingproblem,asoftwarealgorithm,orsoftwaretoolsprimarilyusedbyprogrammers的.如果您认为这个问题是关于anotherStackExchangesite的主题，您可以发表评论，说明问题可能在哪里得到解答。关闭7年前。Improvethisquestion我部署了hadoop2(HDP2)，并希望获得ganglia中从属节点的磁盘i/o指标。到目前为止，我没有找到任何相关指标。您建议使
开始学习HBase写数据流。我使用HTableInterface并且在性能上有问题。仅插入500行就花费了很多时间，我插入的每个批处理List将近500,000毫秒。关于使用HTableInterface批量写入HTable的任何示例或建议？我正在使用HBase0.94谢谢 最佳答案 它们本质上是一样的:batch(Listactions,Object[]results)不仅允许放置，还允许获取、删除、递增...put(Listputs)只需做一批put(它还会在客户端验证它们)。您还可以通过禁用table.setAutoFlush
我的原始查询-CREATETABLEadmin.FctPrfitAmt_rptASSELECTrcn.*FROM(SELECTt1.*FROM(SELECT*FROMadmin.FctPrfitAmtt2WHEREt2.scenario_idNOTIN(SELECTDISTINCTt3.scenario_idFROMadmin.FctPrfitAmt_incrt3)UNIONALLSELECT*FROMadmin.FctPrfitAmt_incr)t1)rcn;问题是目前这个查询需要很多时间，因为涉及的记录数量很多。有没有办法调整这个查询？我尝试过这种方法，但它不起作用-CREATET
我在Hive中遇到异常:java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded.在搜索中我发现这是因为该进程所有CPU时间的98%都将用于垃圾回收(不管那是什么意思？)。我的问题的核心在我的查询中吗？我是否应该以不同的方式编写以下内容以避免此类问题？我正在尝试计算在给定时间段内有多少特定电话类型处于事件“使用”状态。有没有一种方法可以以不同的方式执行此逻辑，从而运行得更好？selectcount(a.imei)from(SelectdistinctimeifrompingdatawheretimestampbetweenTO_DATE("2
如果我在具有特定分区列的表上运行下面的hive查询，我想确保hive不进行全表扫描，而只是从元数据本身找出结果。有什么方法可以启用它吗？Selectmax(partitioned_col)fromhive_table;现在，当我运行此查询时，它会启动mapreduce任务，我确信它会进行数据扫描，同时它可以很好地从元数据本身中找出值。 最佳答案 每次更改数据时计算表统计信息。ANALYZETABLEhive_tablePARTITION(partitioned_col)COMPUTESTATISTICSFORCOLUMNS;启用CB
逻辑上……checkAndPut似乎需要更多时间。我对加载场景特别感兴趣，我们看到平均checkandput延迟为15ms(每行数据17KB)....将checkAndPut转换为简单的“PUT”显着减少平均延迟。对于99%的用例，当我们执行checkAndPut时，我们写入的行键甚至不存在。 最佳答案 是的，check和put延迟会比简单的put延迟更高。然而，高多少取决于memstore中的数据量以及block缓存中的数据量。checkAndMutate的工作方式如下:获取行锁等待所有未完成的交易被确认获取所需的电池使用提供的规
我安装了hadoop1.0.0并试用了字数统计示例(单节点集群)。完成需要2分钟48秒。然后我尝试了标准的linux字数统计程序，它在同一组(180kB数据)上运行10毫秒。我做错了什么，还是Hadoop非常非常慢？timehadoopjar/usr/share/hadoop/hadoop*examples*.jarwordcountsomeinputsomeoutput12/01/2923:04:41INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:3012/01/2923:04:41INFOmapred.JobClient:Run
我有一个由许多小文件(每个平均30-40MB)组成的数据集。我想通过MapReduce对它们运行分析，但是对于每个作业，映射器将再次读取文件，这会对I/O性能(开销等)造成沉重的负担。我想知道是否可以使用映射器一次，为不同的reducer发出各种不同的输出？当我环顾四周时，我发现多个reducer是不可能的，但唯一可能的是作业链。但是，我想并行运行这些作业，而不是按顺序运行，因为它们都将使用相同的数据集作为输入并运行不同的分析。所以，总而言之，我想要的东西如下所示:Reducer=Analytics1/Mapper-Reducer=Analytics2\Reducer=Analytic
我们有一个大约有20个节点的集群。这个集群在许多用户和作业之间共享。因此，我很难通过观察我的工作来获得一些指标，例如CPU使用率、I/O、网络、内存等...如何获得工作级别的指标。PS:集群已经安装了Ganglia，但不确定如何让它在作业级别工作。我想做的是监控集群使用的资源，仅用于执行我的工作。 最佳答案 您可以从SparkHistoryServer获取spark作业指标，它显示以下信息:-调度程序阶段和任务列表-RDD大小和内存使用情况的总结-A环境信息-有关正在运行的执行程序的信息1、启动spark应用前将spark.even
