据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD
我在Ubuntu16.04上以独立模式安装了hadoop2.7.3。我已经安装了Hive2.1.1并在HQL上工作。大多数查询都会触发MR作业。当我运行触发MR作业的查询时，系统会通过终止所有进程自动注销。当我检查节点管理器的日志时，我可以看到导致问题的语句是，WARNorg.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor:Exitcodefromcontainercontainer_1494943588964_0010_01_000001is:1432017-05-1619:48:08,263ERRORor
我正在尝试对集群中的多个文件运行一个简单的作业(wordcount示例)，但大多数map都失败了。当我引用任务日志时，我只看到这样的错误:ERROR[RMCommunicatorAllocator]org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.rm.RMContainerAllocator:Containercompleteeventforunknowncontaineridcontainer_1388066512888_0001_01_000026有什么想法吗？更新:我多次检查作业，有时由于map故障而失败，有时由于减少故障而在极少数情况下成功完成。但在任何情
在Hive中计算MAX和MIN函数时，我需要包含NULL值。例如，如果我有表:idvaluesA1B3CNULL然后MAX(values)应该返回NULL。 最佳答案 您可以创建一个标志，表明在您的key组中有NULL。然后您可以聚合新创建的列并查找您的标志是否存在，表明该组中至少有一个NULL。数据:keyval-----------A1ANULLB3B2CNULLC10C4查询0:SELECTkey,CASEWHENARRAY_CONTAINS(cs,1)THENNULLELSEmENDAScol_maxFROM(SELECTk
我对interval=week和min_doc_count=0进行了以下聚合{"aggs":{"scores_by_date":{"date_histogram":{"field":"date","format":"yyyy-MM-dd","interval":"week","min_doc_count":0}}}和日期过滤器从Jan-01-2015到Feb-23-2015{"range":{"document.date":{"from":"2015-01-01","to":"2015-02-23"}}}我预计Elasticsearch会填满七个星期，即使是空的并返回桶，但最终只有一个
我们在一个小的(16M行)不同表和一个大的(6B行)倾斜表之间有一个pig连接。常规连接在2小时内完成(经过一些调整)。我们尝试使用skewed并能够将性能提高到20分钟。但是，当我们尝试更大的倾斜表(19B行)时，我们从SAMPLER作业中得到这条消息:Splitmetadatasizeexceeded10000000.Abortingjobjob_201305151351_21573[ScriptRunner]atorg.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfo
参数“mapred.min.split.size”改变了之前写入文件的block的大小？假设我在开始JOB时传递值为134217728(128MB)的参数“mapred.min.split.size”。关于发生的事情，正确的说法是什么？1-每个MAP处理相当于2个HDFSblock(假设每个block64MB)；2-我的输入文件(以前包含HDFS)将有一个新的分区，以占用HDFS128M中的block； 最佳答案 splitsize的计算公式:-max(mapred.min.split.size,min(mapred.max.spl
当使用以下脚本在YARN(Hadoop2.6.0.2.2.0.0-2041)上运行Spark1.3.0Pi示例时:#RunonaYARNclusterexportHADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf/var/home2/test/spark/bin/spark-submit\--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\--masteryarn-cluster\--executor-memory3G\--num-executors50\/var/home2/test/spark/lib/spark-examples-1.3
我的MR作业执行成功。但是当我检查它的历史记录时出现错误:Failedredirectforcontainer_1400260444475_3309_01_000001Failedwhiletryingtoconstructtheredirecturltothelogserver.LogServerurlmaynotbeconfiguredUnknowncontainer.Containereitherhasnotstartedorhasalreadycompletedordoesn'tbelongtothisnodeatall.我的HistoryServer也运行良好。好消息是，我可
我有3位数GB甚至1或2位数TB的数据集。因此，输入文件是一个文件列表，每个文件的大小约为10GB。我在hadoop中的mapreduce作业处理所有这些文件，然后只给出一个输出文件(带有聚合信息)。我的问题是:从Apache调整hadoop/mapreduce框架的合适文件大小是多少？我听说大文件比小文件更受欢迎。有什么想法吗？我唯一确定的是hadoop读取block，每个block默认为64MB。所以如果文件大小是64MB的倍数就好了。目前，我的应用程序只将输出文件写入一个文件。文件大小当然是3位千兆位。我想知道如何有效地对文件进行分区。当然，我可以只使用一些unix工具来完成这项
