这是我的场景。我有一份处理大量csv数据并使用Avro将其写出到按日期划分的文件中的工作。我得到了一个小文件，我想用它来更新其中一些文件和第二个作业的附加条目我可以在需要发生时运行，而不是再次重新处理整个数据集。这个想法大概是这样的:工作1:处理大量csv数据，将其写入压缩的Avro文件中，按输入日期拆分为多个文件。源数据未按日期划分，因此此作业将执行此操作。Job2(在Job1运行之间根据需要运行):处理小更新文件并使用它来将条目添加到适当的Avro文件中。如果它不存在，则创建一个新文件。Job3(始终运行):根据Job1(可能还有Job2)的输出生成一些报告指标。因此，我必须以这种

我正在尝试构建倒排索引。我链接了两个作业。基本上，第一个作业解析输入并对其进行清理，并将结果存储在文件夹“output”中，该文件夹是第二个作业的输入文件夹。第二个工作应该实际构建倒排索引。当我刚找到第一份工作时，它工作得很好(至少，没有异常(exception))。我像这样链接两个作业:publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StringinputPath=args[0];StringoutputPath=args[1];StringstopWordsPath=args[2];Stringfi

我链接了两个Mapreduce作业。Job1将只有一个reducer，我正在计算一个浮点值。我想在Job2的reducer中使用这个值。这是我的主要方法设置。publicstaticStringGlobalVriable;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intruns=0;for(;runs{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{floats=0;for(FloatWri

我所知道的是引入了YARN，它取代了JobTracker和TaskTracker。我看过一些Hadoop2.6.0/2.7.0安装教程，他们将mapreduce.framework.name配置为yarn和mapred.job.tracker属性作为本地或主机:端口。mapred.job.tracker属性的描述是"ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.If"local",thenjobsarerunin-processasasinglemapandreducetask."我的疑问是如果我们使用YARN为什么要配置它，我的意思是J

我正在使用Hadoop进行mapreduce项目。我目前有3个顺序工作。我想使用Hadoop计数器，但问题是我想在第一个作业中进行实际计数，但在第三个作业的reducer中访问计数器值。我怎样才能做到这一点？我应该在哪里定义enum？我需要通过它扔第二份工作吗？它也有助于查看一些代码示例来执行此操作，因为我还找不到任何东西。注意:我使用的是Hadoop2.7.2编辑:我已经尝试过解释的方法here它没有成功。我的情况不同，因为我想从不同的工作访问计数器。(不是从映射器到reducer)。我尝试做的事情:第一份工作:publicstaticvoidstartFirstJob(String

在Hue中的OozieEditor中提交mapreduce作业时如何解决这个问题？:JA017:无法查找与操作[0000009-150711083342968-oozie-root-W@mapreduce-f660]关联的hadoop作业ID[job_local152843681_0009]。此操作失败!更新:Herearelogfile:2015-07-1504:54:40,304INFOActionStartXCommand:520-SERVER[myserver]USER[root]GROUP[-]TOKEN[]APP[My_Workflow]JOB[0000010-150711

请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好

我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功，但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.

我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis

全部我有简单的map/reduce实现。Mapper被调用并完成其工作，但reducer从未被调用。这是映射器:staticpublicclassInteractionMapextendsMapper{@Overrideprotectedvoidmap(LongWritableoffset,Texttext,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{System.out.println("mapper");String[]tokens=text.toString().split(",");for(intidx=0;idx