我正在练习使用spark网站提供的在线资源开发示例模型。我设法创建了模型并使用Spark-Shell为示例数据运行它，但是如何在生产环境中实际运行模型？是通过Spark作业服务器吗？importorg.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGDimportorg.apache.spark.mllib.regression.LabeledPointimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsvaldata=sc.textFile("hdfs://mycluster/user/Cancer.csv")v
我正在GoogleCloud上创建一个集群，他们要求我选择我想使用多少台机器以及每台机器上应该有多少个内核。如果我想运行MapReduce作业，要求8台每台1个内核的机器和要求2台每台4个内核的机器之间有实际区别吗？ 最佳答案 你在标题和正文中的问题是不同的。当在4x1core和1x4core之间进行选择时，后者具有数据局部性的优势-映射器和缩减器之间没有数据传输，所有数据都在同一台机器上。另一个需要考虑的重要因素是RAM的数量。如果您必须在1台16GBRAM的机器和8台2GBRAM的机器之间做出选择，您最好选择第一个选项，因为某些
我需要从java应用程序调用mapreduce作业。我用ToolRunner.run(newValidation(),pathsMoveToFinal.toArray(newString[pathsMoveToFinal.size()]));如果我不设置conf的mapred.job.jobtracker，它将永远运行。maptask变为100%，然后回到其他百分比。如果我设置mapred.job.jobtracker，它会提示找不到映射器类:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:utils.DataVa
用户模拟/传播在oozie中如何工作？ 最佳答案 检查UserPropogation来自Oozie文档。它说Whensubmittingaworkflowjob,theconfigurationmustcontainauser.nameproperty当您没有明确添加此属性时，它会分配给提交作业的用户。 关于hadoop-oozie在通过协调器提交作业时模拟了哪个用户，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf
当Map和Reduce类必须尊重地扩展Mapper和Reducer类时，为什么我们需要在MapReduce作业中显式设置OutputKey/InputKey类，这需要添加？一个例子:工作session:job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);reducer:publicstaticclassComputeReducerextendsReducer{如果我们已经显式设置redu
我正在尝试使用python的MRJob包编写MapReduce作业。该作业处理存储在S3中的约36,000个文件。每个文件大约2MB。当我在本地运行作业(将S3存储桶下载到我的计算机)时，运行大约需要1小时。但是，当我尝试在EMR上运行它时，它需要更长的时间(我在8小时时停止了它，它在映射器中完成了10%)。我在下面附上了我的mapper_init和mapper的代码。有谁知道什么会导致这样的问题？有谁知道如何修理它？我还应该注意，当我将输入限制为100个文件的样本时，它工作正常。defmapper_init(self):"""Setclassvariablesthatwillbeus
最近遇到一个问题WillallHivequeriesbeconvertedintomapandreducejobs?我知道Hive查询被转换为一系列MapReduce作业。我不是在谈论在Hive中调用外部脚本。是否存在不需要reduce作业且Hive可以通过Map作业本身获得结果的情况。你有什么想法？ 最佳答案 是的。这仅取决于您正在运行的作业类型。例如，如果您有一个具有架构(姓名、ID、部门)的员工表。以下查询运行仅map作业。Mapper从配置单元表中接收(Name,id,department)作为值，并发出Name和Nullw
我们创建了一个Mapreduce作业以将数据注入(inject)BigQuery。我们的工作中没有太多的过滤功能，因此我们希望将其设为仅限map的工作，以使其更快、更高效。但是，BigQuery接受的java类“com.google.gson.JsonObject”并未实现hadoopMapper接口(interface)所需的Writable接口(interface)。JsonObject也是最终的，我们不能扩展它......关于我们如何解决这个问题有什么建议吗？谢谢， 最佳答案 补充William的回复:我想自己测试一下，我创建
我有一个小于(非常小)默认block大小的文件。我的Mapper的输出是大量的>对(大于20)。我在某处读到，MR作业后生成的输出文件的数量等于reducer的数量，在我的例子中，reducer的数量大于20。但我在输出中得到了一个文件。然后我做了job.setNumReduceTasks(2)希望它会在输出中生成两个文件。但它仍然生成了一个文件。那么我可以得出输出文件数等于block数的结论吗？还有，是否将一个数据block馈送到一个Mapper？ 最佳答案 -block-物理分区:HDFS旨在保存和管理大量数据。默认block大
我正在尝试使用JavaClientAPI提交Oozie作业来自另一个Job的javaAction。集群正在使用Kerberos。这是我的代码://getaOozieClientforlocalOozieStringoozieUrl="http://hadooputl02.northamerica.xyz.net:11000/oozie/";AuthOozieClientwc=newAuthOozieClient(oozieUrl);wc.setDebugMode(1);//createaworkflowjobconfigurationandsettheworkflowapplicati
