我的程序如下:publicstaticclassMapClassextendsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//yourmapcodegoeshereString[]fields=value.toString().split(",");for(Stringstr:fields){context.write(newText(str),newLongWritable(1L));}}}publicintrun(Stringargs[])t

为什么spark使用序列文件抛出NotSerializableExceptionorg.apache.hadoop.io.NullWritable？我的代码(非常简单):importorg.apache.hadoop.io.{BytesWritable,NullWritable}sc.sequenceFile[NullWritable,BytesWritable](in).repartition(1000).saveAsSequenceFile(out,None)异常org.apache.spark.SparkException:Jobaborted:Task1.0:66hadanot

语境我正在Spark集群上执行Spark工具(如果有兴趣，this是Spark工具)。该工具正在从HDFS读取输入文件，并将在HDFS中生成输出文件。我有2个AzureVM，带有一个SparkMaster容器、一个Namenode容器、两个SparkWorker容器和两个Datanode容器(还有两个容器以提供该工具所需的文件，但我认为这不重要)，配备DockerSwarm。这是我用来运行Spark工具的Bash命令:/gatk/gatkBwaAndMarkDuplicatesPipelineSpark\--inputhdfs://namenode:8020/PFC_0028_SW_C

我正在运行MAPreduce作业(ElasticmapreduceEMR)服务。该作业适用于小型数据集，但对于大型数据集(文件大小400MB)存在以下异常使用相同的大输入文件运行另一个作业工作正常但是。为什么这样呢？Error:java.io.IOException:Unexpectedendofstreampos=19520590contentLength=458603265atorg.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem$NativeS3FsInputStream.read(NativeS3FileSystem.java:313)

我在使用giraph中的自定义类时遇到了一些问题。我制作了VertexInput和Output格式，但我总是收到以下错误:java.io.IOException:ensureRemaining:Only*bytesremaining,tryingtoread*在“*”所在的位置具有不同的值。这是在单节点集群上测试的。当vertexIterator执行next()并且没有更多的顶点时，会发生此问题。这个迭代器是从flush方法调用的，但我基本上不明白为什么“next()”方法失败。这里有一些日志和类...我的日志如下:15/09/0800:52:21INFObsp.BspService:

我使用了一个映射器、一个缩减器和一个组合器类，但出现如下错误:java.io.IOException:wrongvalueclass:classorg.apache.hadoop.io.Textisnotclassorg.apache.hadoop.io.IntWritableatorg.apache.hadoop.mapred.IFile$Writer.append(IFile.java:199)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$CombineOutputCollector.collect(Task.java:1307)atorg.apache.hado

当我设置mapreduce.task.io.sort.mb=100000时。出现以下异常。java.lang.Exception:java.io.IOException:Invalid"mapreduce.task.io.sort.mb":100000mapreduce.task.io.sort.mb的最大值是多少？ 最佳答案 我知道这个问题很老了，但是对于那些提出相同问题的人，您可以查看有关此值被上限的一些错误http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.1.3/bk_re

看完http://gbif.blogspot.com/2011/01/setting-up-hadoop-cluster-part-1-manual.html我们得出结论，我们的6节点hadoop集群可以使用一些调整，而io.sort.factor似乎是一个很好的选择，因为它控制着一个重要的权衡。我们正计划进行调整和测试，但提前计划并知道会发生什么和要注意什么似乎是合理的。目前是10。我们怎么知道它导致我们合并太多？当我们提出它时，我们怎么知道它导致打开太多文件？请注意，我们无法直接关注博客日志摘录，因为它已更新为CDH3b2，我们正在研究CDH3u2，并且它们已更改...

为了实现Writable接口(interface)，对象可以在Hadoop中序列化。那么HadoopWritable和java.io.serialization有什么联系和区别呢？ 最佳答案 底层存储差异:Java可序列化Serializable不假定存储值的类是已知的，并使用其类标记实例，即。它写入有关对象的元数据，其中包括类名、字段名和类型及其父类(superclass)。ObjectOutputStream和ObjectInputStream对此进行了一些优化，以便在第一个之后为类的实例写入5个字节的句柄。但是带有句柄的对象序

我正在编写一个mapReduce作业来读取和处理Avrofile。输入文件是Avro输出格式为Avro当我执行Mapreduce作业时，我在reducer阶段遇到以下异常。当reducer抛出IOException时，我无法在reducer中捕获和消退它。Hue中的错误堆栈跟踪看起来java.io.IOException:Invalidintencodingatorg.apache.avro.io.DirectBinaryDecoder.readInt(DirectBinaryDecoder.java:113)atorg.apache.avro.io.ValidatingDecoder