在将mapreduce作业提交到hadoop时，我试图以编程方式确定哪些任务尝试在我的集群中的哪个tasktracker上运行。我发现我可以像这样从JobClient获取大部分任务数据:jobClient.getMapTaskReports(jobID)但不是任务尝试成功的机器的主机名。有人知道如何从任务尝试ID中获取主机名吗？ 最佳答案 JobClient给你一个所谓的NetworkedJob提交时。它有一个名为getTaskCompletionEvents的方法。这会返回一个发生的TaskCompletionEvent数组，那些

在HadoopMapReduce中，在所有映射器完成之前，没有缩减器启动。有人可以解释一下这个逻辑是在哪个部分/类/代码行实现的吗？我说的是HadoopMapReduce版本1(不是Yarn)。我已经搜索了mapreduce框架，但是类太多了，我不太了解方法调用及其顺序。换句话说，我需要(首先用于测试目的)让reducers开始减少，即使仍然有工作的映射器。我知道这样我得到的工作结果是错误的，但我知道这是更改框架部分的一些工作的开始。那么我应该从哪里开始查看并进行更改？ 最佳答案 这是在洗牌阶段完成的。对于Hadoop1.x，请查看

映射器任务的输出何时从本地文件系统中删除？它们会一直保留到整个作业完成，还是会在更早的时间被删除？ 最佳答案 除了map和reduce任务之外，还创建了另外两个任务:作业设置任务和作业清理任务。这些由tasktrackers运行，用于运行代码以进行设置在任何map任务运行之前的作业，并在所有reduce任务完成后进行清理。为作业配置的OutputCommitter确定要运行的代码，并且默认情况下这是一个FileOutputCommitter。对于作业设置任务，它将创建最终的作业的输出目录和任务输出的临时工作空间，以及对于作业清理任务

我有一个oozie工作流程。我正在提交所有配置单元操作mapred.job.queue.name${queueName}但是对于少数hiveactions，启动的作业不在指定的队列中；它在默认队列中被调用。请告诉我此行为和解决方案背后的原因。 最佳答案 A.Oozie细节Oozie将“常规”Hadoop属性传播到“常规”MapReduce操作。但对于其他类型的Action(Shell、Hive、Java等)，Oozie在YARN中运行单个Mapper任务，它并不认为这是一个真正的MapReduce作业。因此它使用了一组不同未记录的属

调用多个接口然后刷新列表导致加载顺序不正确问题描述：在我写的controller里面需要去请求三个接口：广告接口九宫格接口单曲接口每个接口对应的是tableview里面每一个cell的数据，为了图省事，我把三个接口直接扔在viewdidload里面，然后在每个接口请求完数据之后刷新一下列表。代码如下：overridefuncviewDidLoad(){super.viewDidLoad()fetchDataAndUpdateUI()}这个fetchDataAndUpdateUI()是广告接口在这个广告接口里面代码如下：funcfetchDataAndUpdateUI(){letposition

让我们说，我们有这个。valsx=sc.parallelize(Array((0,39),(4,47),(3,51),(1,98),(2,61)))我们后来称之为。valsy=sx.sortByKey(true)这会让sy=RDD[(0,39),(1,98),(2,61),(3,51),(4,47)]然后我们做collected=sy.map(x=>(x._2/10,x._2)).collect我们会一直得到以下信息吗？我的意思是，尽管更改了键值，是否会保留原始键顺序？collected=[(3,39),(9,98),(6,61),(5,51),(4,47)]

我的数据框如下所示ID,FirstName,LastName1,Navee,Srikanth2,,Srikanth3,Naveen,现在我的问题陈述是我必须删除行号2，因为名字为空。我正在使用下面的pyspark脚本join_Df1=Name.filter(Name.col(FirstName).isnotnull()).show()我得到的错误是File"D:\0\NameValidation.py",line13,injoin_Df1=filter(Name.FirstName.isnotnull()).show()TypeError:'Column'objectisnotcall

ORACLE定时任务一、基础知识点1、创建jobvariablejobnonumber;dbms_job.submit(:jobno,--job号'your_procedure;',--执行的存储过程next_date,--下次执行时间'interval'--每次间隔时间，以天为单位);系统会自动分配一个任务号jobno2、删除jobdbms_job.remove(jobno)3、修改要执行的操作：job:dbms_job.what(jobno,what)4、修改下次执行时间dbms_job.next_data(jobno,next_date);5、修改时间间隔dbms_job.interva

在this回答中的一个陈述是“相同的作业运行在相同的数据上，但在一个20节点集群上，然后是一个200节点集群。总的来说，两个集群将使用相同数量的CPU时间”有人可以解释一下吗？我使用time命令来测量实时时间。有时我得到的cpu时间(hadoop计数器)比实际时间多，反之亦然。我知道实时测量实际的时钟时间，它可以大于或小于user+sys。我仍然没有得到hadoop中的总CPU时间测量值。关于时间命令this写的答案最好与user+sys一起用于基准测试。因为进程占用的总cpu时间=用户+sys那么它应该与hadoop作业计数器的总cpu时间相同。但我得到了不同的结果。如果我在hado

在Hive相关问题上需要一些帮助。我正在尝试将整个csv文件加载到单列Hive表中。文件中的每个条目都应该是Hive表中的一行。我试图更改ROWFORMAT-特别是尝试更改为LINESTERMINATEDBY','而不是'\n'。但是，目前仅支持'\n'字符。目前这是一个JIRA问题(https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11996)。我目前唯一的想法是通过linux命令用\n替换文件中的逗号，但是我想看看是否有人可以提出一些其他值得考虑的解决方案。提前致谢! 最佳答案 您可以在Hiv