例如我有一个hadoop字数统计程序(来自互联网),字数统计.java:publicstaticclassWordCount{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{....Jobjob=Job.getInstance(newConfiguration(),"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);//Why?}}像这样将它编译成一个jar并提交给yarn:hadoopjarwordcount.jarWordCount[input-hdfs][output-hdfs]在这个
我正在尝试在Java代码中启动mapreduce作业并将作业提交给yarn。但出现以下错误:2018-08-2600:46:26,075WARN[main]util.NativeCodeLoader(NativeCodeLoader.java:(62))-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2018-08-2600:46:27,526INFO[main]client.RMProxy(RMProxy.java:createRMProxy(92))-
我在提交作业时错误地使用了“hadoop-jar”而不是“hadoopjar”。在这种情况下，我的jar包不能提交到集群，只会启动“localjobrunner”，这让我很纳闷。有谁知道原因吗？或者“hadoopjar”和“hadoop-jar”命令之间的区别？谢谢! 最佳答案 /usr/bin/hadoopjar是您的Hadoop的$HADOOP_HOME/bin/hadoop脚本需要作为参数的内容，其中$HADOOP_HOME是您保存hadoop相关文件的位置。hadoop脚本摘录elif["$COMMAND"="jar"];t
这是我第一次在hadoop上运行作业并从WordCount示例开始。为了运行我的工作，我'，使用这个命令hduser@ubuntu:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarhadoop*examples*.jarwordcount/user/hduser/gutenberg/user/hduser/gutenberg-output我认为我们应该复制/usr/local/hadoop中的jar文件。我的第一个问题是hadoop*examples*是什么意思？如果我们想将我们的jar文件放在另一个位置，例如/home/user/WordCountJar，我应该怎么做？
我有这样一份Hadoop工作。MR只有map，没有reduce。所以设置job.setNumReduces(0)。输入文件约300+然后我运行作业，我可以看到只有1个maptask在运行。完成它大约需要1个小时。然后我检查结果，我可以在输出文件夹中看到300多个结果文件。有什么问题吗？或者这是正确的做法？我真的希望Map应该等于输入文件的数量(而不是1)。我也不知道为什么输出文件数与输入文件数相同。hadoop作业是从oozie提交的。非常感谢您的热心帮助。新松 最佳答案 当您将reducer数量设置为0时，生成的输出对应于map任
我想创建一个由三个Hadoop作业组成的链，其中一个作业的输出作为输入提供给第二个作业，依此类推。我想在不使用Oozie的情况下执行此操作。我已经编写了以下代码来实现它:-publicclassTfIdf{publicstaticvoidmain(Stringargs[])throwsIOException,InterruptedException,ClassNotFoundException{TfIdftfIdf=newTfIdf();tfIdf.runWordCount();tfIdf.runDocWordCount();tfIdf.TFIDFComputation();}publ
您好，我正在从eclipse运行hadoopwordcount示例，但出现以下错误:-13/11/2422:17:08DEBUGipc.Client:IPCClient(2010005445)connectiontolocalhost/127.0.0.1:8020fromharindersending#1213/11/2422:17:08DEBUGipc.Client:IPCClient(2010005445)connectiontolocalhost/127.0.0.1:8020fromharindergotvalue#1213/11/2422:17:08DEBUGipc.Proto
我有一个输入文件(大小约为31GB)，其中包含消费者对某些产品的评论，我正在尝试对这些产品进行词形还原并找到相应的词条计数。该方法有点类似于Hadoop提供的WordCount示例。我总共有4个类来执行处理:StanfordLemmatizer[包含用于从斯坦福的coreNLP包v3.3.0进行词形还原的好东西]、WordCount[驱动程序]、WordCountMapper[映射器]和WordCountReducer[缩减器]。我已经在原始数据集的一个子集(以MB为单位)上测试了该程序，它运行良好。不幸的是，当我在大小为~31GB的完整数据集上运行作业时，作业失败了。我检查了作业的系
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
错误信息:java.io.IOException:Typemismatchinvaluefrommap:expectedorg.apache.hadoop.io.Text,recievedorg.apache.hadoop.io.LongWritableatorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.collect(MapTask.java:918)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$OldOutputCollector.collect(MapTask.java:512)atmain.java.co
