我正在尝试使用Sqoop2将数据从Oracle11g2服务器复制到HDFS。Oracle的链接似乎有效，因为如果我使用无效的凭据，它会提示。定义如下:linkwithid14andnameOLink(Enabled:true,Createdbyxxxat2/9/162:48PM,Updatedbyxxxat2/11/1610:08AM)UsingConnectorgeneric-jdbc-connectorwithid4LinkconfigurationJDBCDriverClass:oracle.jdbc.driver.OracleDriverJDBCConnectionString

我遇到了错误ThemethodaddCacheFile(URI)isundefinedforthetypeJob使用CDH4.0时尝试调用addCacheFile(URIuri)方法，如下图:importjava.net.URI;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.

我的司机代码:importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.Fil

我有一个需要JDK1.8的mapreducejar文件和一个安装并配置了JDK1.7的Hadoop集群。是否可以在不更改Hadoop配置(即不更改hadoop-env.sh)的情况下运行我的jar？所有Hadoop节点也可以访问JDK1.8，我可以轻松地将JAVA_HOME更改为指向JDK1.8，但如果不更改Hadoop环境变量，这似乎没有任何效果。我已经看了submittingHadoopjobwithProcessBuilder和runningmapreducejobfromsimpleJavaprogram但不清楚如何处理您通常拥有的作业配置。例如，我正在使用它来运行我的Hado

我正在尝试运行Mrjobexample来self笔记本电脑上的HadoopwithPython一书，采用伪分布式模式。(文件salaries.csv可以找到here)所以我可以启动名称节点和数据节点:start-dfs.sh返回:Startingnamenodeson[localhost]localhost:startingnamenode,loggingto/home/me/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-me-namenode-me-Notebook-PC.outlocalhost:startingdatanode,loggingto/home/me/hadoop

我正在尝试从cassandra中读取并使用MultipleOutputsapi(Hadoop版本1.0.3)将reducers输出写入多个输出文件。在我的案例中，文件格式是扩展FileOutputFormat的自定义输出格式。我已按照MultipleOutputsapi中所示的类似方式配置了我的作业.但是，当我运行作业时，我只得到一个名为part-r-0000的输出文件，它是文本输出格式。如果未设置job.setOutputFormatClass()，默认情况下它会将TextOutputFormat视为格式。此外，它只允许初始化两个格式类之一。它完全忽略了我在MulitpleOutpu

我正在编写一个程序来接收映射器/缩减器的源代码，动态编译映射器/缩减器并从中生成一个JAR文件。然后它必须在hadoop集群上运行这个JAR文件。对于最后一部分，我通过我的代码动态设置了所有必需的参数。但是，我现在面临的问题是代码在编译时需要编译的mapper和reducer类。但是在编译时，我没有这些类，它们稍后会在运行时接收(例如，通过从远程节点接收到的消息)。如果有任何关于如何解决此问题的想法/建议，我将不胜感激？在下面，您可以找到我最后一部分的代码，问题在于job.setMapperClass(Mapper_Class.class)和job.setReducerClass(Re

我有一个运行紧迫作业的应用程序。我正在尝试将Oozie配置为使用Java操作运行此作业。我的操作如下，${jobTracker}${nameNode}mapred.job.queue.namelaunchercom.test.Main-Dmapred.output.compress=false-Dmapred.textoutputformat.separator=,-Dcrunch.disable.output.counters=trueActionfailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]但每次我运行Oozi

接上文的问题并行的任务，需要占用多少slot？一个流处理程序，需要包含多少个任务首先明确一下概念slot：TM上分配资源的最小单元，它代表的是资源（比如1G内存，而非线程的概念，好多人把slot类比成线程，是不恰当的）任务（task）：线程调度的最小单元，和java中的类似。---------------------------------------------------------------------------为更好的去理解后面如何计算并行度及需要的slots数量，先介绍一下几个概念并行度（Parallelism）图1 一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为并行度（p

如何以编程方式将任务添加到hadoop并在我的Java应用程序中运行？有任何想法吗？谢谢。 最佳答案 在Java中这很容易:Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf);job.setJarByClass(YOUR_MAPPER.class);job.setMapperClass(YOUR_MAPPER.class);job.setReducerClass(YOUR_REDUCER.class);job.setOutputKeyClass(YOUR_OUTPUT_K