我刚刚将hadoop从2.6.0升级到2.7.1，我所有针对hbase-1.1.1的mapreduces开始失败。我在资源管理器中得到的错误是:Diagnostics:Exceptionfromcontainer-launch.Containerid:container_e08_1439909765014_0004_02_000001Exitcode:1Stacktrace:ExitCodeExceptionexitCode=1:atorg.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:545)atorg.apache.hadoop.ut
我正在尝试将数据框保存为文本文件，但即使是小数据也需要很多时间。我相信我的配置有问题。有人可以告诉我我在这里做错了什么吗？spark.default.parallelism640spark.hadoop.fs.s3.cse.plaintextLength.enabledfalsespark.hadoop.fs.s3n.filestatuscache.enabletruespark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize33554432spark.executor.iddriverspark.executor.instan
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
我正在从事一项工作，其中Hive查询使用R文件，分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit
来自Hadoop:权威指南:TherearetwodimensionsthatgoverntablestorageinHive:therowformatandthefileformat.Therowformatdictateshowrows,andthefieldsinaparticularrow,arestored.InHiveparlance,therowformatisdefinedbyaSerDe,aportmanteauwordforaSerializer-Deserializer.Whenactingasadeserializer,whichisthecasewhenque
当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch
我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实
我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
在Hive中这样的语句:SELECTMIN('FOO')ASid,MIN('Foo')asname;将返回这样的结果集:+------------+---------+|id|name|+------------+---------+|Foo|Foo|+------------+---------+即使我期望:FOO,Foo(Max('FOO')是一组1的最大值，Max('Foo')是另一组1的最大值)。使用多个函数或将“”附加到其中一个值会产生预期的结果。SELECTMIN('FOO')ASid,Max('Foo')asname;或SELECTMIN('FOO')ASid,MIN(c
