我正在尝试使用此项目中提供的jpmml级联库中的级联框架执行pmml模型https://github.com/jpmml/jpmml-cascading我已完成所有步骤，并能够使用mvncleaninstall命令生成example-1.2-SNAPSHOT-job.jar。但是，当我使用以下命令执行同一个jar时:hadoopjarexample-1.2-SNAPSHOT-job.jar/tmp/cascading/model.pmmlfile:///tmp/cascading/input.csvfile:///tmp/cascading/output由于无权在默认DEFAULT队列
使用yarnjar命令和使用hadoopjar命令提交hadoop-streaming作业有什么区别？这是来自currentdocumentation:hadoopjarhadoop-streaming-2.7.1.jar\-Dmapreduce.job.reduces=2\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-mapper/bin/cat\-reducer/usr/bin/wc但是这个命令也可以用:yarnjarhadoop-streaming-2.7.1.jar\-Dmapreduce.job.reduces=2\-inputmyInputDi
在运行程序时出现错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable我尝试了来自google/stack站点的更多建议。但没有运气。仍然有同样的异常(exception)。知道我错过了什么吗？我的导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.
我在java中制作了3个文件，制作了一个jar文件并编写了这一行来执行MapReduce代码:hadoopjar/home/xyz/Documents/hadoop-2.7.3/abc1.jarwoq.WordCount/test/vocab.txt/test/output3jar文件名是abc1.jar，woq是包名，WordCount是定义作业的主类mapreduce代码。执行此行时，显示以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.ClassNotFoundException:woq.WordCountatjava.net.URLClassLoade
一个hive表(tbl_a)的结构如下:name|idsA|[1,7,13,25168,992]B|[223,594,3322,192928]C|null...另一个hive表(tbl_b)有id到new_id的对应映射。此表很大，无法加载到内存中id|new_id1|'aiks'2|'ficnw'...我打算创建一个新的hive表，使其具有与tbl_a相同的结构，但是将id数组转换为new_id数组:name|idsA|['aiks','fsijo','fsdix','sssxs','wie']B|['cx','dds','dfsexx','zz']C|null...谁能告诉我如何在
我想使用hadoop流方法在GoogleCloudDataproc中运行pythonmapreduce作业。我的mapreducepython脚本、输入文件和作业结果输出位于Google云存储中。我试着运行这个命令hadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar-filegs://bucket-name/intro_to_mapreduce/mapper_prod_cat.py-mappergs://bucket-name/intro_to_mapreduce/mapper_prod_cat.py-filegs://buck
在以mapreduce模式启动Pig之前，您始终必须启动历史服务器，否则在尝试执行PigLatin语句时会生成以下日志:2018-10-1815:59:13,709[main]INFOorg.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate-Applicationstateiscompleted.FinalApplicationStatus=SUCCEEDED.**Redirectingtojobhistoryserver**2018-10-1815:59:14,713[main]INFOorg.apache.hadoop.ipc.Client-Re
我正在管理一个由多个用户共享的Hadoop集群。我们经常使用极慢的映射器运行作业。例如，我们可能有一个32GB的句子文件(每行一个句子)，我们想要对其进行NLP解析(比如每个句子需要100毫秒)。如果block大小为128MB，则为250个映射器。这会填满我们相当小的集群(9个节点乘以每个节点12个映射器是108个映射器)，但每个映射器需要很长时间才能完成(数小时)。问题是如果集群是空的并且启动了这样的作业，它会使用集群上的所有映射器。然后，如果其他人想要做一份空头工作，它就会被封锁数小时。我知道较新版本的Hadoop支持FairScheduler中的抢占(我们正在使用Capacity
在我的Hadoopreducers中，我需要知道在当前作业中执行了多少个成功的映射任务。我提出了以下建议，据我所知，这是行不通的。CountertotalMapsCounter=context.getCounter(JobInProgress.Counter.TOTAL_LAUNCHED_MAPS);CounterfailedMapsCounter=context.getCounter(JobInProgress.Counter.NUM_FAILED_MAPS);longnSuccessfulMaps=totalMapsCounter.getValue()-failedMapsCoun
提交作业时，它会在Hadoop中获得一个ID，例如job_200904211745_0018。但出于某种原因，我想提交ID为“job1”的文件。我该怎么做？阿伦 最佳答案 来自http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/org/apache/hadoop/mapreduce/JobID.html处的文档它说Applicationsshouldneverconstruct...JobIDstrings,butratheruseappropriateconstructorsorfor
