目前我正在使用MahoutRowSimilarityJob进行一些文档相似性分析。这可以通过从控制台运行命令“mahoutrowsimilarity...”轻松完成。但是我注意到这个作业也支持在Spark引擎上运行。我想知道如何在Spark引擎上运行这个作业。 最佳答案 您可以在spark中使用MLlib替代mahout。MLlib中的所有库都以分布式模式处理(Hadoop中的Map-reduce)。在Mahout0.10中，使用spark提供作业执行。更多细节链接http://mahout.apache.org/users/spa
ayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$jps3474ResourceManager3603NodeManager3316SecondaryNameNode3957Jps3129DataNode2975NameNodeayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/userayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/user/ayushayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/h
我正在尝试运行需要共享库(.so文件)的MapReduce作业。如果我使用独立Java程序中的共享库，我根本没有问题(该程序使用java.library.path来查找库)，但是如果我尝试使用MapReduce程序中的相同native方法，那么我获取我在下面粘贴的异常(对于我使用分布式缓存的MapReduce程序)。我知道实际上正在加载native库并且从MapReduce调用native代码(C++)，因为native函数将某些内容打印到标准输出，但在native函数返回后我看到一个“信号被捕获，正在退出"消息，然后应用程序日志仅提供以下信息(我认为255在这种情况下是-1)但仅此而
当我在Mac终端中运行mapreduce作业时:PawandeepSingh1$hadoopjarMaximumTemperature.jarExceptioninthread"main"java.io.IOException:Mkdirsfailedtocreate/var/folders/v1/lyx_f0rj615cy8s54_bk053h0000gp/T/hadoop-unjar3698429834837790177/META-INF/licenseatorg.apache.hadoop.util.RunJar.ensureDirectory(RunJar.java:128)a
我们有一个与HDFS一起运行的日志收集代理，即代理(如Flume)不断收集一些应用程序的日志，然后写入HDFS。读写过程不停地运行，导致HDFS的目标文件不断增加。这里的问题是，由于输入数据不断变化，如果我将收集代理的目标路径设置为作业的输入路径，MapReduce作业会发生什么情况？FileInputFormat.addInputPath(job,newPath("hdfs://namenode:9000/data/collect")); 最佳答案 map-reduce作业仅处理开始时可用的数据。Map-Reduce用于批量数据处
我正在尝试通过SOCKS代理访问运行YARN的防火墙Hadoop集群。集群本身没有使用代理连接——只有我在本地机器(例如笔记本电脑)上运行的客户端通过ssh-D9999user@gateway-host连接到可以看到Hadoop的机器簇。在Hadoop配置core-site.xml(在我的笔记本电脑上)中，我有以下几行:hadoop.socks.serverlocalhost:9999hadoop.rpc.socket.factory.class.defaultorg.apache.hadoop.net.SocksSocketFactory以这种方式访问HDFS效果很好。但是，当我
我正在尝试配置Oozie以在我的hadoop-2.7.1集群上工作。一切似乎都运行良好，YARN、Hue、MapReduce和Spark。通过yarnjar...命令发送的作业正确完成，但通过CLIooziejob...-run或Hue发送一些带有oozie的作业，作业是停留在33%，节点日志显示:2015-11-0606:08:56,121INFO[main]org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy:ConnectingtoResourceManageratlocalhost/127.0.0.1:180302015-11-0606:08:57,165
当我在文本文件上使用hadoop流运行wordcount.py(pythonmrjobhttp://mrjob.readthedocs.org/en/latest/guides/quickstart.html#writing-your-first-job)时，它会给我输出，但是当对.snappy文件运行相同的命令时，我得到的输出大小为零。尝试过的选项:[testgenword_count]#catmrjob.confrunners:hadoop:#thiswillworkforbothhadoopandemrjobconf:mapreduce.task.timeout:3600000#
我是Hadoop新手。我尝试根据ApacheHadoopsite上给出的示例创建一个hadoop集群。.但是，当我运行mapreduce示例时，应用程序卡在map100%和reduce0%。请帮忙我已经使用Vagrant和Virtualbox设置了环境。创建了两个实例。我在一个实例中运行名称节点和数据节点，在另一个实例中运行资源管理器和节点管理器。mapred-siet.xml配置mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.map.memory.mb1536mapreduce.map.java.opts-Xmx1024Mmapreduce.reduce.
我一直在通过PuTTy登录SSH来运行HadoopMapReduce作业，这需要我在PuTTY中输入主机名/IP地址、登录名和密码才能获得SSH命令行窗口。进入SSH控制台窗口后，我会提供适当的MR命令，例如:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/py
