我关注了一篇文章，并设法在eclipse中运行了一个mapreduce程序。下面是pom.xml文件4.0.0virtusafazlan0.0.1-SNAPSHOTjarfazlanhttp://maven.apache.orgUTF-8junitjunit3.8.1testorg.apache.hadoophadoop-client2.2.0Maven安装必要的jar，当我将程序作为java应用程序运行时，输出按预期保存。据我所知，Hadoop可以在3种模式下运行。1)Singlenode2)psuedo-distributedmode3)distributedmode我假设ecli
我正在尝试在工作完成后收到通知。为此，我使用以下链接作为引用。我无法让它工作。我在互联网上找不到太多关于它的东西。我正在使用tomcat作为在我使用servlet的地方建立通知url点的方法。http://hadoopi.wordpress.com/2013/09/18/hadoop-get-a-callback-on-mapreduce-job-completion/根据我的说法，这是servlet显然不应该工作，因为我没有直接从我应该提交参数的另一个页面调用它。在这里，我需要一个监听器来获取来自hadoop的调用，然后获取将提交给servlet的jobId和jobStatus，但我
当我运行sqoop时，我不确定它为什么会进入本地作业运行器模式，然后说我为LocalJobRunner提供了无效的jobtrackerurl。谁能告诉我这是怎么回事？$bin/sqoopimport-jtmyjobtracker:50070--connectjdbc:mysql://mydbhost.com/mydata--usernamefoo--passwordbar--as-parquetfile--tablecampaigns--target-dirhdfs://myhdfs:8020/user/myself/campaigns14/08/2021:04:50INFOsqoop
我在Netbeans中编写MapReduce作业并生成(也在NB中)一个jar文件。当我尝试在hadoop(版本1.2.1)中执行此作业时，我执行此命令:$hadoopjarjob.jarorg.job.mainClass/home/user/in.txt/home/user/outdir此命令不显示任何错误，但不创建outdir、outfiles、...这是我的工作代码:映射器publicclassMapperextendsMapReduceBaseimplementsorg.apache.hadoop.mapred.Mapper{privatefinalIntWritableone
我正在尝试使用mapreduce作业将数据加载到mysql数据库中，但是我遇到了类转换异常错误，这是我使用的过程:我首先创建一个实现了Writable和DBWritable接口(interface)的DBOutputWritable类。然后我使用我的reduce作业将数据写入数据库，但是当我运行该作业时，它失败了，提示有错误:java.lang.ClassCastException:com.amalwa.hadoop.DataBaseLoadMapReduce.DBOutputWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.d
我刚刚开始集成RHadoop。它是与Hadoop集成的R-studio服务器，但在运行map-reduce作业时出现错误。当我运行以下代码行时。library(rmr2)a堆栈跟踪:15/03/2421:13:47INFOConfiguration.deprecation:mapred.reduce.tasksisdeprecated.Instead,usemapreduce.job.reducespackageJobJar:[][/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.5.0-cdh5.2.0.jar]/tmp/streamjob47
是否有可能执行独立的mapreduce作业(不在reducer输出的链接中成为映射器的输入。可以一个接一个地执行。 最佳答案 在你的驱动代码中调用两个方法runfirstjob,runsecondjob.就像这样。这只是一个提示，根据你的需要做修改publicclassExerciseDriver{staticConfigurationconf;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ExerciseDriverED=newExerciseDriver();conf=new
我在Spark中发现了这个功能，它允许您在spark上下文中安排不同的任务。我想在一个程序中实现这个特性，在这个程序中我映射我的输入RDD(fromatextsource)到一个键值RDD[K,V]随后生成一个复合键值RDD[(K1,K2),V]和一个包含一些特定值的过滤RDD。进一步的管道涉及在RDD和join操作上从MLlib调用一些统计方法，然后将结果外部化到磁盘。我正在尝试了解spark的内部公平调度程序将如何处理这些操作。我尝试阅读作业调度文档，但对pools、users和tasks的概念感到更加困惑。pools到底是什么，它们是特定的'tasks'可以组合在一起还是它们是l
我有一个使用SparkStreaming创建的摄取管道，我想将RDD作为大型非结构化(JSONL)数据文件存储在hadoop中，以简化future的分析。将astream持久化到hadoop而不会产生大量小文件的最佳方法是什么？(因为hadoop不适合这些，而且它们使分析工作流程复杂化) 最佳答案 首先，我建议使用可以像Cassandra一样处理这种情况的持久层。但是，如果您对HDFS死心塌地，那么themailinglisthasanansweralready您可以使用FileUtil.copyMerge(来自hadoopfs)A
我无法理解如何将变量(输出)从Job1传递到Job2。假设我的Job1是WordCount。N=230中的最终reducer输出。我的第二份工作需要这些信息作为其逻辑。但我不希望它作为映射器输入。我希望输入与Job1相同。我不喜欢使用Counter，因为我读到它不是很可靠。谢谢 最佳答案 您可以将N传递给第二个作业，将N添加到第二个作业配置对象。要将任何键/值添加到配置中，您可以使用提交作业的客户端的“设置”方法。然后，从映射器中，您可以使用“get”方法检索配置中N的值。查看“配置”文档，您会发现“获取”、“设置”和许多专门的方法
