我在cosmosfiware实验室实例上执行Hive时遇到了一些问题。首先，登录机器后，我在Hive命令行中输入，出现如下错误(我看到了其他相关问题，但找不到解决方案):$hivelog4j:ERRORCouldnotinstantiateclass[org.apache.hadoop.hive.shims.HiveEventCounter].java.lang.RuntimeException:Couldnotloadshimsinclassorg.apache.hadoop.log.metrics.EventCounteratorg.apache.hadoop.hive.shims
我在amazond2.2Xlarge上运行单节点hadoop集群时遇到此错误。我也无法查看我的输出。任何人都可以为我提供解决此问题的正确步骤吗？"Causedby:org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException:Couldnotfindanyvalidlocaldirectoryforoutput/file.out"这是我执行的步骤。bin/hdfsdfsadmin-safemodeleavebin/hadoopfs-mkdir/inputfilesbin/hadoopdfsadmin-safemodeleavebin/had
我有MyClass.java来定义map-reduce任务。MyClass.java包含mapper、reducer和main的定义。它工作正常，但如果我尝试使用/添加外部jar，我会收到消息ClassNotFoundException。编译我使用命令:javac-classpathhadoop_library_path:my_library_path-sourcepathcode_path/-dclass_path/path/MyClass.java我创建jar，然后运行任务:hadoopjarmaclass.jarMyClassinputoutput-targettarget在“j
我有一个map(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)，使用context.write()在上下文中放置一个tupleWritable。在reduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)中，我读取了tupleWritable，但它是空的。下面是我的代码。这让我很困惑，任何帮助将不胜感激。packageboc.competition.team1;importjava.io.IOException;importjava.util.HashMap;importorg.apache.hadoop.io.IntWritab
我看到随着输入文件大小的增加，失败的洗牌次数增加，作业完成时间呈非线性增加。例如。75GBtook1h86GBtook5h我还看到平均洗牌时间增加了10倍例如。75GB4min85GB41min有人能给我指明调试的方向吗？ 最佳答案 只要您确定您的算法是正确的，在75Gb阈值之后的某处可能会出现自动硬盘卷分区或碎片问题，因为您可能正在使用相同的文件系统来缓存结果。 关于hadoop-在hadoopmapreduces中调试失败的洗牌，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我的reducer由于某种原因超时。我尝试-Dmapred.task.timeout来更改超时，但超时值似乎没有改变。此外，我无法通过命令行配置映射器和缩减器的数量。我的日志似乎很清楚，tasktracker超时。我确实调用了外部Web服务，但这不是超时的原因。如果输入文件中的数据点数量减少，我不会经常看到这些超时。 最佳答案 在mapred-site.xml中调整mapred.task.timeout(值为毫秒)。确保在所有节点(jobtracker+tasktrackers)上更新并重启jobtracker和所有tasktrac
我使用Hadoop开发Map/Reduce。我的驱动程序向Hadoop的作业跟踪器提交一个MapReduce作业(带有一个Map和Reduce任务)。我有两个问题:a)我的Map或reduce任务可以提交另一个MapReduce作业吗？(具有相同的Hadoop集群和相同的JobTracker)。这意味着，我的开始驱动程序提交一个mapreduce作业，其中它的map或reduce任务产生另一个MapReduce作业，并将其提交到同一个集群Hadoop和同一个JobTracker。我认为这是可能的。但我不确定。而且，它有什么好的解决办法吗？如果没有，我们可以有其他解决方案吗？b)我们可以
最近我读了一篇论文，提出了从DNA数据中挖掘最大连续模式的算法。提议的方法听起来很有趣，它使用了以下MapReduce模型。map->map->减少->减少。也就是说，执行第一个映射阶段并将其输出输入到第二个阶段映射。第二阶段映射的输出是第一阶段减少的输入。第一阶段reduce的输出作为第二阶段reduce的输入，最后将结果flush到HDFS中。尽管这似乎是一种有趣的方法，但该论文并未提及他们是如何实现的。我的问题是，您如何实现这种MapReduce链接？ 最佳答案 据我所知，在Hadoop中，您目前无法执行此操作。一种方法是使用
我正在学习Hadoop中的Javamap/reduceAPI，并试图全神贯注地思考map/reduce。这是我针对apachehttp服务器日志文件编写的示例程序，它有两个阶段(每个阶段都作为M/R作业实现，然后链接在一起):统计每个IP访问服务器的次数查找前5个IP地址(请求最多)阶段1看起来很简单，它是map/reduce中的一个简单计数实现，它发出如下内容:192.168.0.2410.0.0.27127.0.0.13...etc此输出将提供给第二个映射/归约作业的映射器。现在我对如何以并行方式实现前5名感到困惑。由于reducer本质上是顺序的，我猜只有一个reducer与完整
privatestaticString[]testFiles=newString[]{"img01.JPG","img02.JPG","img03.JPG","img04.JPG","img06.JPG","img07.JPG","img05.JPG"};//privatestaticStringtestFilespath="/home/student/Desktop/images";privatestaticStringtestFilespath="hdfs://localhost:54310/user/root/images";//privatestaticStringindexp
