输入1:KV数据流。输入2:一些静态数据分区(用于处理输入1中的流)问题可以建模为下图:与HDFS/RDD分区共置:我们如何确保流式任务Map1、Map2和Map3在存在HDFS/RDD分区的机器上运行？图像描述:假设K是流式key(不是元组)。FirstMap将其转换为元组(具有空值)并将其广播给3个映射器。每个映射器都在不同的节点上运行，这些节点包含RDD(或HDFS文件，这是第二个输入和静态数据)的不同分区。每个Mapper使用RDD分区来计算键的值。最后，我们要聚合键的值(使用reduceByKey_+_)。 最佳答案 如果

单节点设置下我尝试运行单个节点示例然而，jobtracker启动失败并出现异常:2013-04-3017:12:54,984INFOorg.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig:loadedpropertiesfromhadoop-metrics2.properties2013-04-3017:12:54,994INFOorg.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSourceAdapter:MBeanforsourceMetricsSystem,sub=Statsregistered.2013-04-301

我有一个值列表作为一个数据源和第二个数据集，其中包含与值相关的范围。Dataset1:346202538Dataset2:1|3|A4|10|B11|20|C21|30|D31|31|E32|38|F39|40|GResult:3,A4,B6,B20,C25,D38,F我想创建某种类型的“JOIN”以将数据集1中的值与数据集2中的字符联系起来。 最佳答案 主要问题是MapReduce进行连接的方式需要键完全匹配，并且它会在分区器中随机存储内容(默认情况下)。使用JavaMapReduce可能有很多棘手的方法可以做到这一点。下面是我能

我们在AmazonEC2集群上运行Hadoop。我们启动主服务器、从服务器并附加ebs卷，最后等待hadoopjobtracker、tasktracker等启动，超时时间为3600秒。我们注意到50%的时间作业跟踪器无法在超时前启动。原因是，hdfs未正确初始化且仍处于安全模式且作业跟踪器无法启动。当我尝试手动ping从站时，我注意到EC2上节点之间的连接问题很少。有没有人遇到过类似的问题并且知道如何解决这个问题？ 最佳答案 我不确定这个问题是否与AmazonEC2有关。我也经常遇到这个问题-虽然我的机器上有一个伪分布式安装。在这些

我曾经将依赖库打包在Hadoopmap-reduce作业jar的“lib”文件夹中。那很好用。但这一次却出错了。有人可以给我一些解决问题的想法吗？问题如下:当我使用Eclipse“导出”功能和“将所需库提取到生成的JAR”选项打包作业jar时。生成的作业jar工作正常。但是如果我用ant-script打包作业jar以将依赖库包含在作业jar的“lib”文件夹中，我遇到了ClassNotFoundException:java.io.IOException:Splitclasscascading.tap.hadoop.MultiInputSplitnotfoundatorg.apache.

当我通过PigServerjava类执行pig脚本时，会创建很多Jobxxx.jar。我知道这些是被发送到Hadoop集群的Map/Reduce作业。因为我有一个相当复杂的脚本，所以我知道这将分为许多不同的工作。然而，我很困惑，为什么这些jar文件必须这么大。当然，它们都包含我的UDF代码，它不是那么大，但它们还包含例如整个(展开的)org/apache/pig结构。生成的jar文件每个都超过7MB。在将这些文件发送到hadoop集群之前，如何防止这些文件变得太大？ 最佳答案 由于多种原因，工作如此之大:正如mr2ert所说，可以为

我的代码是importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat

我在3台装有UbuntuServer14.04的机器上运行Hadoop2.5.2一个是namenode和resourcemanager，ip是192.168.3.1其他的是运行datanode和nodemanager的slave，ip分别是192.168.3.102和192.168.3.104。我可以毫无错误地运行start-hdfs.sh和start-yarn.sh。HDFS和YARN的网站运行良好，我可以在浏览器上访问这两个网站并查看两个从站的状态。但是当我尝试通过yarnjarhadoop-mapreduce-examples-2.5.2.jarpi14在~/hadoop/sha

我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru

我的设置:运行NixOSLinux的GoogleCloudPlatform中的4节点集群(1个主节点，3个工作节点)。我一直在使用TPC-DS工具包来生成数据和查询都是标准的。在较小的数据集/更简单的查询上，它们工作得很好。我从这里获取的查询:https://github.com/hortonworks/hive-testbench/tree/hdp3/sample-queries-tpcds这是第一个，query1.sql:WITHcustomer_total_returnAS(SELECTsr_customer_skASctr_customer_sk,sr_store_skASct