我有一个运行超过1.7亿条记录的MapReduce作业。这导致消耗了98%的队列资源和89%的集群资源。管理团队建议他们创建配置有限的新队列，我应该将我的工作推送到该队列中。这里有问题，我有:-1-我怎样才能将我的mapreduce作业(“hadoopjar”)推送到新队列并进行最少的更改？2-由于新创建的队列资源有限，如果队列容量已满怎么办？它会导致长期运行或作业失败吗？3-是否有任何其他最佳方法来防止作业消耗所有资源，如果作业运行时间稍长一点，我们就可以接受。请指教。任何帮助都会很棒。 最佳答案 如果您正在使用容量/公平份额调度
我目前在MapReduce方面遇到了一些困难。我有以下数据集:1,John,Computer2,Anne,Computer3,John,Mobile4,Julia,Mobile5,Jack,Mobile6,Jack,TV7,John,Computer8,Jack,TV9,Jack,TV10,Anne,Mobile11,Anne,Computer12,Julia,Mobile现在我想应用带分组的MapReduce和聚合此数据集，以便输出不仅显示哪个人购买某物的次数，以及该人订购最多的产品是什么。所以输出应该是这样的:John3ComputerAnne3MobileJack4TVJulia
我有一个目录，我在其中存储格式为“(integer1,integer2,integer3)”的mapreduce结果，我想将该数据加载到ApacheHive中。首先我创建这样的表:创建表测试(field1int,field2int,field3int);后来我尝试以这种方式加载数据:将路径'/user/myuser/output/test'中的数据加载到表test中；路径没问题，表格加载了好几行，但都是空的(3个字段为NULL)。我该如何解决？ 最佳答案 轻松修复。在你的MR程序中按照以下格式写入数据integer1,integer
我正在自学Pig，在尝试探索数据集时遇到异常。脚本中有什么问题以及原因:movies_data=LOAD'/movies_data'usingPigStorage(',')as(id:chararray,title:chararray,year:int,rating:double,duration:double);high=FILTERmovies_databyrating>4.0;high_rated=FOREACHhighGENERATEmovies_data.title,movies_data.year,movies_data.rating,movies_data.duratio
我已经开始学习Hadoop。我知道HDFS提供分布式存储系统，而Mapreduce用于数据处理。现在我正在阅读Hadoop生态系统。从Hive的定义来看，它是一个建立在hadoop之上，提供类SQL接口(interface)的数据仓库。我的问题是当hadoop提供容错的分布式HDFS时，为什么要配置单元？Hive会取代HDFS吗？hive是只提供sql接口(interface)还是也提供存储？ 最佳答案 Hive不会取代HDFS。Hive为存储在HDFS中的数据提供了sql类型的接口(interface)。它主要用于查询和分析存储的
我正在尝试退出在Dataproc上运行的映射器作业。遵循建议here，我简单地定义了一个log4j记录器并向它提供了信息:importorg.apache.log4j.Logger;publicclassSampleMapperextendsMapper{privateLoggerlogger=Logger.getLogger(SampleMapper.class);@Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext){logger.info("InitializingNoSQLConnection.")try{//logicforconnecting
我们有一个复杂的环境，它使用多种技术计算日常任务:SPARKPY-SPARKJavaMapReduce和HIVE。最近我们集成了一个新系统，可以在运行时对服务进行动态解析。该系统在任务初始化之前(动态地)更新环境变量。有一个库可以读取环境变量并对其进行处理(无关紧要)。因此，每个任务在其执行器/映射器/缩减器环境中都需要这个环境变量。我们的任务由YARN资源管理器管理。总结一下，我想传递YARN环境变量，它将在所有容器(ApplicationMaster和执行器/映射器/缩减器)上公开。到目前为止我尝试过的事情:SPARK-我玩过:spark-submit--confspark.yar
我正在试验HadoopMapReuce环境变量。我的用例很不寻常，但这不是我挣扎的原因。我的目标是在我的所有映射器和缩减器上导出环境变量。为此，我通过以下方式使用mapreduce.map.env和mapreduce.reduce.envconf设置:hadoopjarmyJob.jar-Dmapreduce.map.env="A=foo"这很好用，确实在我所有的映射器上公开了A。在那一点上，我会提到mapreduce.map.env确实缺乏互联网上的文档或用例示例。我的问题是我的项目按层运行MapReduce作业，每个层都可以将标志传递给hadoopjar命令，而我不控制上层。因此我
我正在尝试在Java代码中启动mapreduce作业并将作业提交给yarn。但出现以下错误:2018-08-2600:46:26,075WARN[main]util.NativeCodeLoader(NativeCodeLoader.java:(62))-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2018-08-2600:46:27,526INFO[main]client.RMProxy(RMProxy.java:createRMProxy(92))-
我已经在我自己的ubuntulinux18.04机器上安装并配置了jdk1.8/hadoop2.8.4/scala2.10.6，WordCountjava应用程序使用“hadoopjar”命令运行正常。然后我在与javawordcount相同的intellij项目中尝试了scala代码，代码如下:importjava.io.IOExceptionimportjava.util._importorg.apache.hadoop.fs.Pathimportorg.apache.hadoop.io._importorg.apache.hadoop.mapred._objectwc01{@th
