试图找出答案，但当我想到以下内容时找不到答案。它涵盖了Spark、Impala、MR、HiveMulti-Tenancy。Impala给出的场景。我觉得它也可以应用于Spark，因为Impala/Spark都是内存占用。场景1假设我们为MR、Hive和Impala创建一个具有Multi-Tenancy的10节点集群，其中40%的资源静态分配给Impala。为了运行Impala，我们创建了具有256GBRAM数据节点的集群。问题是对于这种配置，我们正在失去低成本低GB的优势，即32-40GBRAM和5-6个核心节点，这是MR/的主要卖点之一Hadoop可在处理100TB数据期间以极低的成
Kafka中有40个主题和编写的SparkStreaming作业，每个主题处理5个表。sparkstreaming作业的唯一目标是读取5个kafka主题并将其写入相应的5个hdfs路径。大多数时候它工作正常，但有时它会将主题1数据写入其他hdfs路径。下面的代码试图归档一个sparkstreaming作业来处理5个主题并将其写入相应的hdfs，但是这个将主题1数据写入HDFS5而不是HDFS1。请提供您的建议:importjava.text.SimpleDateFormatimportorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeseria
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
文章目录Stream概述Stream的使用遍历（foreach）匹配（find/match）筛选（filter）聚合（max/min/count)映射(map/flatMap)归约(reduce)收集(collect)归集(toList/toSet/toMap)统计(count/averaging)分组(partitioningBy/groupingBy)接合(joining)归约(reducing)排序(sorted
我在运行pig流媒体时遇到问题。当我启动一个交互式pig实例时(仅供引用，我正在通过SSH/Putty在交互式pigAWSEMR实例的主节点上执行此操作)只有一台机器我的pig流媒体工作完美(它也适用于我的WindowsClouderaVM镜像).但是，当我切换到使用多台计算机时，它只是停止工作并出现各种错误。注意:我能够在多计算机实例上毫无问题地运行没有任何流命令的Pig脚本。我所有的pig工作都是在pigMapReduce模式下完成的，而不是–x本地模式。我的python脚本(stream1.py)在上面有这个#!/usr/bin/envpython下面是我到目前为止尝试过的选项的
我正在运行MAPreduce作业(ElasticmapreduceEMR)服务。该作业适用于小型数据集，但对于大型数据集(文件大小400MB)存在以下异常使用相同的大输入文件运行另一个作业工作正常但是。为什么这样呢？Error:java.io.IOException:Unexpectedendofstreampos=19520590contentLength=458603265atorg.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem$NativeS3FsInputStream.read(NativeS3FileSystem.java:313)
我必须在AmazonEC2集群上运行hadoopmapreduce作业。我尝试使用现有的AMI进行设置。但是在启动master和clients之后，“jps”没有列出任何节点。那么，即使在使用公共(public)hadoopAMI之后，我们还必须为主服务器和从服务器设置hadoop吗？master怎么知道slave的IP地址？？谁能告诉我一些好的文档。我现在已经为此苦苦思索了12个多小时。有人可以帮忙吗？谢谢。 最佳答案 Matthew建议的另一种替代方法是使用Whirr。Whirr让在Amazon上部署Hadoop集群变得非常容易
现在我有一个4阶段的MapReduce作业，如下所示:Input->Map1->Reduce1->Reducer2->Reduce3->Reduce4->Output我注意到Hadoop中有一个ChainMapper类，它可以将多个映射器链接成一个大映射器，并节省映射阶段之间的磁盘I/O成本。还有一个ChainReducer类，但它不是真正的“Chain-Reducer”。它只能支持以下工作:[Map+/ReduceMap*]我知道我可以为我的任务设置四个MR作业，并为最后三个作业使用默认映射器。但这会消耗大量磁盘I/O，因为reducer应该将结果写入磁盘以让后面的映射器访问它。是否
如何在Hive中进行子选择？我想我可能犯了一个非常明显的错误，但对我来说并不那么明显......我收到的错误:失败:解析错误:第4:8行无法识别表达式规范中的输入“SELECT”这是我的三个源表:aaa_hit->[SESSION_KEY,HIT_KEY,URL]aaa_event->[SESSION_KEY,HIT_KEY,EVENT_ID]aaa_session->[SESSION_KEY,REMOTE_ADDRESS]...我想做的是将结果插入到结果表中，如下所示:result->[url,num_url,event_id,num_event_id,remote_address,
目前，如果它连接到的一个url不起作用，我的cURLmultiexec就会停止，所以有几个问题:1:为什么会停止？这对我来说没有意义。2:如何让它继续？编辑:这是我的代码:$SQL=mysql_query("SELECTurlFROMshells");$mh=curl_multi_init();$handles=array();while($resultSet=mysql_fetch_array($SQL)){//loadtheurlsandsendGETdata$ch=curl_init($resultSet['url'].$fullcurl);//Onlyloaditfortwos
