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Python 代码有效,但 Hadoop Streaming 生成 part-00000 "Empty file"

在Ubuntu虚拟机上,我根据MichaelNoll的tutorial设置了一个单节点集群这是我编写Hadoop程序的起点。另外,作为引用,this.我的程序使用Python并使用HadoopStreaming。我写了一个简单的向量乘法程序,其中mapper.py接受输入文件v1和v2,每个文件都包含一个向量12,33,10并返回产品。然后reducer.py返回乘积之和,即:映射器:map(mult,v1,v2)reducer:sum(p1,p2,p3,...,pn)映射器.py:importsysdefmult(x,y):returnint(x)*int(y)#Inputcomes

hadoop - 在 Spark Streaming 中更改输出文件名

我正在运行一个Spark作业,它在逻辑上表现得非常好。但是,当我使用saveAsTextFile将文件保存在s3存储桶中时,我的输出文件的名称格式为part-00000、part-00001等。有没有办法更改输出文件名?谢谢。 最佳答案 在Spark中,您可以使用saveAsNewAPIHadoopFile并在hadoop配置中设置ma​​preduce.output.basename参数来更改前缀(只是“部分”前缀)valhadoopConf=newConfiguration()hadoopConf.set("mapreduce.

java - Apache Spark :-Nullpointer Exception on broadcast variables (YARN Cluster mode)

我有一个简单的spark应用程序,我试图在YARN集群上广播一个String类型的变量。但是每次我尝试访问广播变量值时,我都会在任务中得到空值。如果你们可以提出建议,那将非常有帮助,我在这里做错了什么。我的代码如下:-publicclassTestAppimplementsSerializable{staticBroadcastmongoConnectionString;publicstaticvoidmain(String[]args){StringmongoBaseURL=args[0];SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName(Co

hadoop - 如何在 Hadoop Streaming 中使用 "typedbytes"或 "rawbytes"?

我有一个问题可以通过“typedbytes”或“rawbytes”模式下的HadoopStreaming解决,它允许用Java以外的语言分析二进制数据。(如果没有这个,Streaming会将一些字符(通常是\t和\n)解释为分隔符并提示非utf-8字符。将我所有的二进制数据转换为Base64会减慢工作流程,从而达不到目的。)这些二进制模式是由HADOOP-1722添加的.在调用HadoopStreaming作业的命令行上,“-iorawbytes”让您将数据定义为32位整数大小,后跟该大小的原始数据,“-iotypedbytes”让您将数据定义为1-位零(这意味着原始字节),后跟32位

streaming - Hadoop 或 Hadoop Streaming for MapReduce on AWS

我即将开始一个将在AWS上运行的mapreduce项目,我面临一个选择,是使用Java还是C++。我知道用Java编写项目会使我可以使用更多功能,但是C++也可以通过HadoopStreaming实现它。请注意,我对这两种语言都没有什么背景。一个类似的项目已经用C++完成,代码可供我使用。所以我的问题是:这个额外功能是通过AWS提供的,还是仅在您对云有更多控制权时才相关?为了做出决定,还有什么我应该牢记的,比如hadoop插件的可用性,可以更好地使用一种语言或另一种语言?提前致谢 最佳答案 您有几个选项可以在AWS上运行Hadoop

python - Hadoop Streaming Job 在 python 中失败

我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功,但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.

streaming - Hadoop 流作业失败 : Task process exit with nonzero status of 137

几天来我一直在努力解决这个问题,希望有人能提供一些见解。我用perl编写了一个流式映射缩减作业,很容易让一个或两个缩减任务花费极长的时间来执行。这是由于数据中的自然不对称性:一些reduce键有超过一百万行,而大多数只有几十行。我以前遇到过长任务的问题,我一直在递增计数器以确保mapreduce不会超时。但是现在他们失败了,并显示了一条我以前从未见过的错误消息:java.io.IOException:Taskprocessexitwithnonzerostatusof137.atorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.jav

hadoop - 安全模式异常 : Name node is in safe mode

我尝试将文件从我的本地磁盘复制到hdfs。起初它给出了SafeModeException。在寻找解决方案时,我读到如果再次执行相同的命令,问题就不会出现。所以我再次尝试,它没有给出异常。hduser@saket:/usr/local/hadoop$bin/hadoopdfs-copyFromLocal/tmp/gutenberg//user/hduser/gutenbergcopyFromLocal:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException:Cannotcreatedirectory/user/hduser/gut

【头歌实训】PySpark Streaming 入门

文章目录第1关:SparkStreaming基础与套接字流任务描述相关知识SparkStreaming简介Python与SparkStreamingPythonSparkStreamingAPISparkStreaming初体验(套接字流)编程要求测试说明答案代码第2关:文件流任务描述相关知识文件流概述Python与SparkStreaming文件流SparkStreaming文件流初体验编程要求测试说明答案代码第3关:RDD队列流任务描述相关知识队列流概述Python与SparkStreaming队列流SparkStreaming队列流初体验编程要求测试说明答案代码第1关:SparkStre

Docker九 | Swarm mode

目录Swarm基本概念节点服务和任务创建Swarm集群创建管理节点 增加工作节点 查看集群部署服务新建服务  查看服务服务伸缩增加服务  减少服务删除服务Swarm基本概念节点节点分为管理节点(manager)和工作节点(worker)管理节点管理节点用于Swarm集群的管理,dockerswarm命令大多只能在管理节点执行。一个swarm集群可以有多个管理节点,但只有一个管理节点可以成为leader工作节点工作节点是任务执行节点,管理节点将服务下发至工作节点执行,管理节点也默认为工作节点。节点退出集群命令dockerswarmleave可以在工作节点执行服务和任务任务(Task)是Swarm