每当我们在任何数据量上运行任何map作业时，默认情况下都会创建一定数量的map作业。我想知道它背后的逻辑。ConsiderthesituationwhenIamtryingtouploaddataonHDFSorusingsqooptouploaddatatoHIVE是否有一些基于数据量的静态作业数量，例如数学公式。是否有一些智能系统可以根据有监督的聚类算法，它在每个Map中对数据进行分组？我想知道Hadoop究竟是如何知道numberifMapjobs的，我试图在互联网上找到答案，但我找不到确切的答案。 最佳答案 执行的map任务
我尝试运行多个作业，效果很好。问题是第三个作业何时完成执行。它返回预期的输出，但应用程序没有退出。每次我都要用ctrl+c来退出。这是我的main方法:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();String[]otherArgs=newGenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();if(otherArgs.length!=2){System.err.println("Usage:app");Syste
Wordcount程序在map部分后失败。抛出以下错误。这是我在完成hadoop设置后尝试的第一个mapreduce程序。操作系统:Machadoop版本:1.2.1$HADOOP_OPTS="-Djava.security.krb5.realm=OX.AC.UK-Djava.security.krb5.kdc=kdc0.ox.ac.uk:kdc1.ox.ac.uk-Djava.net.preferIPv4Stack=true"Hadoop日志:14/06/1020:58:59WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingt
考虑这个类:(来自Hadoop:权威指南第3版):importjava.io.*;importorg.apache.hadoop.io.*;publicclassTextPairimplementsWritableComparable{privateTextfirst;privateTextsecond;publicTextPair(){set(newText(),newText());}publicTextPair(Stringfirst,Stringsecond){set(newText(first),newText(second));}publicTextPair(Textfir
我有一个5节点的Hadoop集群，其中2个节点专用于数据节点并且还运行tasktracker。我像这样运行我的hadoop作业sudo-uhdfshadoopjar/tmp/MyHadoopJob2.jarcom.abhi.MyHadoopJob2-Dmapred.reduce.tasks=2/sample/cite75_99.txt/output3作业成功运行，我可以看到正确的输出...但是现在当我转到门户网站时http://jt1.abhi.com:50030我能看见因此只有1个reduce作业正在运行。我之所以特别关注运行多个reduce作业，是因为我想确认即使在不同机器上运行不
在Java中的单类MapReduce作业中，我是否必须设置输出键类或值类，或者它是可选的，如果未设置则有某种默认值适用？例如，如果我在我的工作中注释掉以下内容，它似乎运行良好，但我只是想确认我没有遗漏任何东西。有问题的行要注释掉...//job.setOutputKeyClass(Text.class);//job.setOutputValueClass(IntWritable.class);示例数据文件，我用逗号分隔并首先拉入最后一列...600000US00601,00601,"006015-DigitZCTA;0063-DigitZCTA",111028600000US00602
在Hive语句上映射减少作业当我在Hive中查询如下语句时hive>SELECT*FROMUSERSLIMIT100;它不会启动Mapreduce作业，因为我们正在从表中选择所有内容并限制它返回的记录数但是当我执行以下操作时hive>selectage,occupationfromuserslimit100;它实际上启动了Mapreduce作业？这是否意味着，应用列级投影需要MapreduceJob，？尽管我没有对其应用任何类型的过滤器。 最佳答案 每当您运行普通的“select*”时，都会创建一个获取任务，而不是一个mapredu
我正在运行一个包含1000个任务的hadoop作业。我需要这份工作来尝试运行每项任务，但许多任务不会完成，而是会抛出异常。我无法更改此行为，但我仍然需要从未失败的任务中获取的数据。如何确保Hadoop在遇到大量失败任务的情况下完成所有1000个任务？ 最佳答案 在您的情况下，您可以设置在不触发作业失败的情况下允许失败的最大任务百分比。Map任务和reduce任务独立控制，使用mapred.max.map.failures.percentmapred.max.reduce.failures.percent属性。因此，如果您想要70%的
使用星火1.1我有一份工作如下:读取给定根下的文件夹列表，并行化列表对于每个文件夹，读取其下的文件-这些是gzip文件对于每个文件，提取内容-这些是行，每行代表一个事件，字段用制表符(TSV)分隔创建一个包含所有行的RDD。将TSV转换为json。(现在的线条代表某种事件类型，有4种类型:Session、request、recommendation、userevent)仅过滤session事件。根据某些用户ID字段仅对其中的1:100进行采样。将它们转换为一对，使用表示某种输出结构(例如:事件类型/日期/事件)的键，然后将其写入FS。对请求和用户事件做同样的事情(对于推荐，无法根据用户
我可以配置两个sqoop命令使它们相互依赖吗？就像第一个sqoop作业成功一样，第二个被触发。如果第一个失败，第二个不应该运行 最佳答案 您可以为此使用oozie。创建一个oozie工作流。仅当第一个Action成功时才执行第二个Action。 关于hadoop-Sqoop作业依赖项，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31948355/
