当我尝试通过sqoop导入所有表时出现以下错误:sqoopimport-all-tables-m12--connect在此处输入代码"jdbc:mysql://quickstart.cloudera:3306/retail_db"--username=retail_dba--password=cloudera--warehouse-dir=/r/cloudera/sqoop_importPleaseset$ACCUMULO_HOMEtotherootofyourAccumuloinstallation.17/04/2315:29:27INFOsqoop.Sqoop:RunningSqo
我正在寻找基于HadoopMultinodes的Spark使用，我对我的集群模式pythonic脚本有疑问。我的配置:我进入了我的Hadoop集群:1个名称节点(主节点)2个数据节点(从节点)所以我想在Python中执行我的脚本以使用这个集群。我知道Spark可以用作独立模式，但我想使用我的节点。我的python脚本:这是一个非常简单的脚本，可以用来计算文本中的字数。importsysfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()lines=sc.textFile(sys.argv[1])words=lines.flatMap(lambda
我编写了一个简单的PIG程序，如下所示，用于分析AWS上的googlen-grams数据集的小型修改版本。数据看起来像这样:Iam193694290Iam19458115Iam19514712verycool192311810verycool1980320100verycool2012994302verycool20171820612并具有以下形式:n-gramTAByearTABoccurrencesTABbooksNEWLINE我编写了以下程序来计算每本书中ngram的出现次数:inp=LOADAS(ngram:chararray,year:int,occurences:int,b
我在googlen-grams数据集上对pig运行了以下命令:inp=LOAD'linktofile'AS(ngram:chararray,year:int,occurences:float,books:float);filter_input=FILTERinpBY(occurences>=400)AND(books>=8);groupinp=GROUPfilter_inputBYngram;sum_occ=FOREACHgroupinpGENERATEFLATTEN(group)asngram,SUM(filter_input.occurences)/SUM(filter_input
我使用默认配置的hadoop作业->本地文件系统上的本地模式没有使用我系统中的所有内核(16)->通过使用所有内核，我的意思是，我可以在各种实例中看到所有内核的事件。但是，我的CPU使用率[fromtop]从未超过200%，因此我在conf中更改了这些配置。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum将其设置为8，mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum也将其设置为8。我的核心使用率仍然低于300%。如何通过使用所有核心从机器获得最大吞吐量？此外，我的文件大小约为1TB。这是作业运行的示例日志。我看到它在运行作业时创建了
我有一个在3gb内存上运行的32位linux系统。当我尝试运行hadoop示例时，它失败了，说没有足够的内存分配给jre。生成的结果是:hadoopjarmapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jargrepinputoutput‘dfs[a-z.]+’15/01/1110:17:04INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/127.0.0.1:803215/01/1110:17:05WARNmapreduce.JobSubmitter:Nojobjarfileset.Userclassesma
我已经编写了我的第一个mapreduce程序，当我在eclipse中运行它时，它会写入输出文件并按预期工作。但是，当我使用hadoopjarmyjar.jar从命令行运行它时，结果没有写入输出文件。正在创建输出文件(_SUCCESS和part-r-0000)，但它们是空的。有任何持久性问题吗？减少输入记录=12但减少输出记录=0。但是如果我在eclipse中这样做，那么它就不为零。在Eclipse中，减少输出记录不是0。任何帮助表示赞赏。谢谢[cloudera@quickstartDesktop]$sudohadoopjarcheckjar.jarhdfs://quickstart.c
如何从hadoop日志中估计Mappers的总中间输出大小(以字节为单位)和Reducers的总输出大小(以字节为单位)？我的映射器和缩减器使用LZO压缩，我想知道压缩后映射器/缩减器输出的大小。15/06/0617:19:15INFOmapred.JobClient:map100%reduce94%15/06/0617:19:16INFOmapred.JobClient:map100%reduce98%15/06/0617:19:17INFOmapred.JobClient:map100%reduce99%15/06/0617:20:04INFOmapred.JobClient:ma
我在我们的集群中运行一个spark作业，该作业运行了几分钟然后失败并提示容器异常。我尝试增加执行程序和驱动程序内存但没有用。我一次又一次地得到同样的异常。任何人都可以帮助解决这个问题。错误scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop:DAGSchedulerEventProcessLoop失败；关闭SparkContextjava.lang.NumberFormatException:对于输入字符串:“spark.locality.wait”17/04/1715:07:56INFOyarn.ApplicationMaster:Registeredsign
我有一个包含1264条记录的SequenceFile。每个键对于每条记录都是唯一的。我的问题是我的映射器似乎正在读取此文件两次或正在读取两次。为了完整性检查，我编写了一个小实用程序类来读取SequenceFile，实际上，只有1264条记录(即SequenceFile.Reader)。在我的reducer中，我应该只为每个Iterable获取1条记录，但是，当我迭代iterable(Iterator)时，我为每个Key获取2条记录(每个Key总是2条记录，而不是每个Key1或3条或其他记录)).我的作业的日志输出如下。我不确定为什么，但为什么“要处理的总输入路径”是2？当我运行我的作业
