我对Hadoop相对缺乏经验，但在过去一年左右的时间里我一直在使用样板代码，通过HDInsight.netSDK编写和提交C#MapReduce控制台应用程序。这些工作似乎不断地与许多映射器一起运行，但只有一个reducer。我的reducer承担了相当多的繁重工作，因此只有一个reducer似乎成了瓶颈。通常我可以通过RDP进入集群并观察作业像液体黄金一样运行，然后在reducer启动时磨成……非常慢的东西)。我如何控制应用于reducer的资源量？我可以将更多资源分配给reducer而不是映射器吗？集群以编程方式启动(根据here)-我可以看到我可以控制配置文件中的各种参数:我走在
如何每天从Oracle加载增量记录到HDFS？我们可以使用Sqoop或MRJobs吗？ 最佳答案 Sqoop正是为此目的而设计的，并且会导致MR作业完成复制数据的工作。有多种方法可以确定Oracle表中的新内容，例如使用表的ID，或者可能使用日期修改字段(如果有的话)。与Hadoop中的大多数东西相比，Sqoop相当简单。这是文档的链接——搜索“增量”或从第7.2.9节开始了解更多信息。http://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html仅供引用一旦您使其正常工作，请查看设计用
我一直在尝试使用YARN资源队列，通过在任何给定时间控制作业数量(我只有MR作业，没有其他YARN应用程序)来控制争用。我的情况是——我有一项服务可以接受来自用户的请求并运行一些报告(作为MR作业)。这些工作有时会很耗时，在高峰期，这些工作会争夺资源，过多的共享意味着没有一个工作能取得像样的进展。我正在尝试尽量减少在任何给定时间可以在队列上运行的报告数量。我可以通过将队列的最大运行应用程序设置为所需值来完成部分工作。现在，我可以将MR应用程序/作业提交到集群，并且在任何给定时间只运行(假设为“n”)作业。现在，问题是，没有办法抢占同一个队列中的任务(或者我不知道)。我希望我能够以这样的
我使用hadoop2.4.1和Yarn处理pig作业。我的一些Pig作业是高优先级的(它们应该在20分钟内运行)。我正在寻找PIG或YARN选项来为我的高优先级工作保留yarn容器。有办法吗？现在，我总是依赖于其他正在运行的作业，并且根据作业的大小，我的优先作业可能会等待数小时。谢谢，罗曼 最佳答案 您可以为此使用FairScheduler。FairScheduler将您的应用组织成“队列”，然后在这些队列之间公平地共享资源。除了提供公平共享外，它还允许为队列分配有保证的最小份额，这有助于确保某些队列始终获得足够的资源。您还可以为不
我正在尝试设置描述的share_jobs设置HERE为false。文档HERE说要访问http://myserver:port/dump_config以查找HUE配置的位置。对我来说，它提供了/var/run/cloudera-scm-agent/process/73-hue-HUE_SERVER/。正如您可能从它在/var/run/中猜到的那样，每次启动时都会重新创建该目录，因此不会保存对hue.ini的更改并执行似乎不会影响http://myserver:port/dump_config中列出的配置。我运行了find/-namehue.ini以查看是否还有另一个要更改的hue.in
似乎Hadoop(reference)支持它，但我不知道如何使用它。我想:a.)Map-ReadahugeXMLfileandloadtherelevantdataandpassontoreduceb.)Reduce-writetwo.sqlfilesfordifferenttables为什么我选择map/reduce是因为我必须对驻留在磁盘上的超过100k(可能更多)xml文件执行此操作。欢迎大家提出更好的建议感谢任何解释如何使用它的资源/教程。我正在使用Python并且想学习如何使用streaming实现这一点谢谢 最佳答案 这
我需要帮助来了解为什么在运行pig脚本时出现错误。但是当我在较小的数据中尝试相同的脚本时，它会成功执行。有几个类似问题的问题，但没有一个有解决方案。我的脚本是这样的:A=load‘test.txt’usingTextLoader();B=foreachAgenerateSTRSPLIT($0,’”,”’)ast;C=FILTERBBY(t.$1==2andt.$2matches‘.*xxx.*’);StoreCintotemp;错误是:org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLaunch
我有一个在HBase表上运行的mapreduce作业。它在应用一些扫描过滤器并进行一些处理后扫描Hbase表。这项工作花费了很长时间，绝对比预期的要长得多，并且感觉性能下降是指数级的(即，前90%的完成速度比其余的快得多，大约98%(映射器完成)之后，看起来像像电影开始时的hell边缘一样陷入永恒。从高层来看，这种不均衡的性能应该没有任何理由，因为扫描中的每一行都应该有类似的行为，并且下游服务应该在HBase表的每一行都有类似的SLA。如何调试和分析此作业？是否有任何可用的工具可以帮助我对系统进行计量并查明行为异常的组件？ 最佳答案
根据HdfsFederation上的Apache文档,系统可通过多个名称节点的联合进行隔离扩展。多个名称节点/namespace为了横向扩展名称服务，联邦使用多个独立的名称节点/namespace。名称节点是联合的；Namenodes是独立的，不需要相互协调。Datanodes被所有Namenodes用作block的公共(public)存储。我唯一的疑问:我没有看到名称节点之间有任何中央协调器，因为所有节点都在运行隔离。对如何提交和处理作业感到困惑。1)如果我提交一个map-reduce作业，哪个名称节点将处理它？或者2)客户端是否应该知道必须为其提交作业的名称节点？如果客户端不知道哪
我已经让Hadoop-Lzo在我的本地伪集群上愉快地工作，但是第二次我在生产中尝试相同的jar文件时，我得到:java.lang.RuntimeException:native-lzolibrarynotavailable库已验证在DataNode上，所以我的问题是:我在什么屏幕/设置中指定native-lzo库的位置？ 最佳答案 对于MapReduce，您需要将条目添加到MapReduce客户端环境安全阀。您可以通过转到配置下的查看和编辑选项卡找到MapReduceClientSafety。然后在那边添加这些行:HADOOP_CL
