我已在多节点集群(1个名称节点和4个数据节点)上成功运行Hadoop2.7.1。但是，当我运行MapReduce作业(来自Hadoop网站的WordCount示例)时，它总是停留在这一点上。[~@~hadoop-2.7.1]$bin/hadoopjarWordCount.jarWordCount/user/inputdata//user/outputdata15/09/3017:54:56WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasses

在终端中，它将使用以下命令显示没有Activity节点:hadoopdfsadmin--report我们已经尝试过这段代码....FSNamesystemfs=FSNamesystem.getFSNamesystem();Strings=fs.getFSState();System.out.println(s+"\n\n");在javamapreduce程序中如何获取Activity节点数？ 最佳答案 在MapReduce作业中，您可以使用以下代码:YarnClientclient=YarnClient.createYarnClie

我正在尝试写入名称中包含空格的目录，但在使用'和"尝试了许多转义序列后，我没有任何运气。基本上我有一个到hdfs上目录的路径:/sample/123456/test1_record/insidewecanhavethepart-0000....files我将上面的路径从shell脚本传递到我的MR作业。任何建议或想法将不胜感激编辑:我知道可以创建名称中带有空格的目录，但我似乎无法从我的mapreduce代码中创建和填充它 最佳答案 在linux中，可以通过这种方式转义来创建带空格的路径:/sample/123456/test\1_r

要执行二次排序，我们必须创建一个复合键，它扩展了WritableComparable接口(interface)并实现了compareTo()。在“Hadoop:权威指南”一书和几乎所有其他地方的博客中，排序都是基于扩展WritableComparator的单独类(书中的KeyComparator)的compare()方法进行的。compare()和compareTo()具有相同的逻辑。既然WritableComparator的compare()是用来对compositekey进行排序的，那么CompositeKey的compareTo()到底什么时候用到呢？

我正在运行一个mapreduce作业，从Accumulo中的一个表中获取数据作为输入，并将结果存储在Accumulo中的另一个表中。为此，我使用了AccumuloInputFormat和AccumuloOutputFormat类。这是代码publicintrun(String[]args)throwsException{Optsopts=newOpts();opts.parseArgs(PivotTable.class.getName(),args);Configurationconf=getConf();conf.set("formula",opts.formula);Jobjob=

我写了下面的程序。我在不使用TotalOrderPartitioner的情况下运行它，并且运行良好。所以我认为Mapper或Reducer类本身没有任何问题。但是当我包含TotalOrderPartitioner的代码时，即编写分区文件然后将其放入DistributedCache时，我收到以下错误:真的不知道如何去做。[train@sandboxTOTALORDERPARTITIONER]$hadoopjartotalorderpart.jaraverage.AverageJobcountiestotpart//counties为输入目录，totpart为输出目录16/01/1804:

我正在使用MicrosoftMapReduceSDK启动仅Mapper作业。调用hadoop.MapReduceJob.ExecuteJob立即抛出“响应状态代码不表示成功:404(未找到)”异常。检查HDInsight查询控制台时，作业成功启动并稍后完成。它还会写入正确的输出文件。我的猜测是，ExecuteJob试图在作业完成之前访问输出数据。处理这种情况的正确方法是什么？usingSystem;usingSystem.Linq;usingSystem.Security.Cryptography.X509Certificates;usingMicrosoft.WindowsAzure

我正在尝试使用wordcount的输出文件作为MapReduce的输入文件，它将显示每个计数有多少(有多少单词出现一次、两次、三次等)。我想使用每个单词的计数作为键，1作为值，跳过单词本身。如果输入文件是这样的:422apple3fruit2gorilla9monkey3zebra12输出应该是:213291121使用StringTokenizer打散文件，下面map函数中的nextToken()给出NoSuchElementException。publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWrit

我对Hadoop架构有几个疑问在Mapreduce中，我们可以动态修改block大小和映射器的数量，如果可以，我们该怎么做？block是如何在HDFS中创建的。例如，hadoop框架安装在redhatlinux机器上。linux文件系统的默认block大小是4k。HDFSblock是4kblock上的逻辑包装器还是如何创建block。它也是并行的还是顺序的？因为例如一个文件只有32MB，因为block大小是64MB。剩余的32Mb是否可重复使用？我想查看刚刚复制到HDFS的特定文件的所有block的位置(数据节点)。是否有任何命令可以从一个位置执行此操作？如果我将视频文件移动到HDFS

在mapreduce处理期间，我需要在一次map执行中多次查找hbase。这正在成为一个瓶颈，因为hbase变得非常慢。一个map过程中会多次查找，例如每一行包含多个员工id，员工信息存储在hbase中。什么可以替代这个？对于这样的处理，hbase应该很慢吗？将Hbase作为hdfs文本然后进行连接而不是查找是否更好。 最佳答案 如果不确切知道您的MR工作在做什么，很难给出一个完美的答案，但我会考虑使用TableInputFormatBase(使用MultipleInputs将HBase表与其他数据一起读入映射器)，然后加入员工ID