我正在尝试从HadoopMapReduce映射器查询GeoLite数据库以解析IP地址的国家/地区。我尝试了两种方法:1.使用File仅适用于本地文件系统，我收到一个文件未找到异常Filedatabase=newFile("hdfs://localhost:9000/input/GeoLite2-City.mmdb");//2.使用流，但在运行时出现此错误Error:JavaHeapSpacePathpt=newPath("hdfs://localhost:9000/input/GeoLite2-City.mmdb");FileSystemfs=FileSystem.get(newCo
我在使用Hadoop时遇到了一个相当奇怪的问题。我写了一个MR作业，它就这样结束了，没有执行map或reduce代码。它生成输出文件夹，但该文件夹是空的。我认为没有理由出现这种行为。我什至用默认的Mapper和Reducer来尝试这个，只是为了找到问题，但我没有发现异常，没有错误，作业刚刚完成并生成一个空文件夹。这是最简单的驱动程序:Configurationconf=newConfiguration();//DistributedCache.addCacheFile(newURI(firstPivotsInput),conf);JobpivotSelection=newJob(con
我正在尝试通过oozie作业运行wordcount程序。当我像hadoopjarwordcoutjar/data.txt/out一样手动运行wordcoutjar时。它运行良好并给我输出。这是我的wordcount程序的映射器代码的详细信息。publicclassMapperWordcountextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)thr
我正在使用ClouderaVM进行mapreduce实践。我刚刚从cloudera提供的默认wordcount类创建了jar。我在运行mapreduce程序时遇到此错误。我能知道我错过了什么吗？InvalidJobConfException:Outputdirectorynotset.Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapred.InvalidJobConfException:Outputdirectorynotset. 最佳答案 要使用MapReduce程序处理数据，您需要-映射器
我正在基于Hortonworks的MicrosoftHDInsight中处理Map-OnlyMR作业。我的输入数据约为1GB，block大小为128MB。当我在没有设置分割大小的情况下运行我的作业时，我的输入数据被分成2个分割，maptask的数量也是2。这需要很长时间，所以我想通过增加maptask的数量来加快这个过程。我通过设置mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize和mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize的值来设置分割数。首先，我将拆分次数设置为8，此作业耗时为35分钟。然后我设
我正在尝试将数据从teradata导出到hadoop。但我的导出查询因出现错误“无法写入数据”而失败。请查看下面的Mapreduce和应用程序日志:LogType:syslogLogUploadTime:TueMar0822:59:27-08002016LogLength:49312016-03-0822:47:07,414WARN[main]org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig:Cannotlocateconfiguration:triedhadoop-metrics2-maptask.properties,hadoop-metr
我需要一些关于oozie启动器作业的说明。1)启动器作业是按工作流应用程序(具有多个操作)启动的还是按工作流应用程序中的每个操作启动的？2)用例:我的工作流程包含多个shellAction(在内部执行spark、hive、pigAction等)。使用shell的原因是因为可以使用自定义逻辑计算分区日期等其他参数，并使用.q文件将其传递给配置单元示异常(exception)壳文件:hive-hiveconfDATABASE_NAME=$1-hiveconfMASTER_TABLE_NAME=$2-hiveconfSOURCE_TABLE_NAME=$3-hiveconf-f$4示例.q文
EDITI:通过删除应用程序中“setMaster”的conf设置，我能够成功运行yarn-cluster-如果有人可以帮助sparkmaster作为集群部署-那太棒了我正在尝试在本地测试机上设置spark，以便我可以从s3存储桶中读取数据，然后写回它。使用客户端运行jar/应用程序工作正常，很好，很好，因为它进入存储桶并创建一个文件并再次返回。然而，我需要它在集群模式下工作，以便它更接近我们的生产环境，但它总是失败——我能看到的日志中没有真正有意义的消息，也没有什么反馈可以继续。非常感谢任何帮助-我是spark/hadoop的新手，所以可能忽略了一些明显的事情。我也尝试以yarn-c
目录编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化2.加入优化算法，画出轨迹3.复现CS231经典动画4. 结合3D动画，用自己的语言，从轨迹、速度等多个角度讲解各个算法优缺点SGDAdaGradRMSpropMomentumNesterovAdam编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化分别画出 和 的3D图frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchfromnndl.opimportOp#画出x**2classOptimizedFuncti
我想在运行spark作业时创建底层HDFS的快照。特定步骤涉及删除某些Parquet文件的内容。我想创建快照执行删除操作，验证操作结果并继续执行后续步骤。但是，我找不到从我的spark作业访问HDFSAPI的好方法。我要创建快照的目录在HDFS中被标记/标记为可快照。创建快照的命令行方法有效，但是我需要以编程方式执行此操作。我在CDH5.5上运行Spark1.5。关于如何执行此操作的任何提示线索？谢谢内存开发 最佳答案 我还没有验证这一点，但至少我没有遇到编译错误，理论上这个解决方案应该有效。这是Scala代码:valsc=newS
