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
我正在尝试使用不带ON属性的JOIN运行此查询。我正在运行这样的查询:hive-v-fmy_file.hql我收到这条消息:Instrictmode,cartesianproductisnotallowed.Ifyoureallywanttoperformtheoperation,sethive.mapred.mode=nonstrict我更新了hql文件:在其之上设置hive.mapred.mode=nonstrict。但后来我收到了这条消息:SEThive.mapred.mode=nonstrictQueryreturnednon-zerocode:1,cause:Cannotmo
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
我正在研究基于Scala的ApacheSpark实现，用于将数据从远程位置加载到HDFS，然后将数据从HDFS提取到Hive表。使用我的第一个spark作业，我已将数据/文件载入HDFS中的某个位置-hdfs://sandbox.hortonworks.com:8020/data/analytics/raw/folder让我们考虑一下，在载入CT_Click_Basic.csv和CT_Click_Basic1.csv.gz文件后，我在HDFS中有以下文件[共享位置的文件名将是此处的文件夹名称，其内容将出现在part-xxxxx文件中]:[root@sandbox~]#hdfsdfs-l
我必须在AmazonEC2集群上运行hadoopmapreduce作业。我尝试使用现有的AMI进行设置。但是在启动master和clients之后，“jps”没有列出任何节点。那么，即使在使用公共(public)hadoopAMI之后，我们还必须为主服务器和从服务器设置hadoop吗？master怎么知道slave的IP地址？？谁能告诉我一些好的文档。我现在已经为此苦苦思索了12个多小时。有人可以帮忙吗？谢谢。 最佳答案 Matthew建议的另一种替代方法是使用Whirr。Whirr让在Amazon上部署Hadoop集群变得非常容易
现在我有一个4阶段的MapReduce作业，如下所示:Input->Map1->Reduce1->Reducer2->Reduce3->Reduce4->Output我注意到Hadoop中有一个ChainMapper类，它可以将多个映射器链接成一个大映射器，并节省映射阶段之间的磁盘I/O成本。还有一个ChainReducer类，但它不是真正的“Chain-Reducer”。它只能支持以下工作:[Map+/ReduceMap*]我知道我可以为我的任务设置四个MR作业，并为最后三个作业使用默认映射器。但这会消耗大量磁盘I/O，因为reducer应该将结果写入磁盘以让后面的映射器访问它。是否
如何在Hive中进行子选择？我想我可能犯了一个非常明显的错误，但对我来说并不那么明显......我收到的错误:失败:解析错误:第4:8行无法识别表达式规范中的输入“SELECT”这是我的三个源表:aaa_hit->[SESSION_KEY,HIT_KEY,URL]aaa_event->[SESSION_KEY,HIT_KEY,EVENT_ID]aaa_session->[SESSION_KEY,REMOTE_ADDRESS]...我想做的是将结果插入到结果表中，如下所示:result->[url,num_url,event_id,num_event_id,remote_address,
大家好，我是一名大数据新手。我在整个互联网上进行了搜索，以找到super模式到底是什么。我搜索得越多，我就越困惑。任何人都可以帮助我回答我的问题吗？优步模式有什么作用？它在mapred1.x和2.x中的工作方式是否不同？我在哪里可以找到它的设置？ 最佳答案 Hadoop2中的UBER模式是什么？通常映射器和缩减器将由ResourceManager(RM)运行，RM将为映射器和缩减器创建单独的容器。Uber配置，将允许在与ApplicationMaster(AM)相同的进程中运行映射器和缩减器。优步职位:Uber作业是在MapRedu
目前，如果它连接到的一个url不起作用，我的cURLmultiexec就会停止，所以有几个问题:1:为什么会停止？这对我来说没有意义。2:如何让它继续？编辑:这是我的代码:$SQL=mysql_query("SELECTurlFROMshells");$mh=curl_multi_init();$handles=array();while($resultSet=mysql_fetch_array($SQL)){//loadtheurlsandsendGETdata$ch=curl_init($resultSet['url'].$fullcurl);//Onlyloaditfortwos
