我正在尝试处理配置单元查询并以ORC格式写入HDFS。但是我遇到了超时问题。我检查了spark-default.conf，但是没有超时设置，我应该添加它吗？请让我知道要进行的更改temp=sqlContext.sql("""query""")temp.write.format("orc").option("header","true").save("hdfs://app/Quality/spark_test/")附上错误日志:org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException:CallFrom..toapp:8020failedonsockett

我正在使用带有python的happybase访问Hbase。我有一个非常简单的函数:defconnect():connection=happybase.Connection('myhost',myport)table=connection.table('MY-TABLE')try:returnstr(table.row('my-row'))exceptExceptionasioe:returnstr(ioe)finally:connection.close()当我运行这个函数时，它可以正常工作几分钟，然后我开始收到超时错误。解决方法是进入Hbase控制台并打开一个新的thrift端口

我使用的是Hadoop2.2.0，当我运行maptask时出现以下错误attempt_xxxTimedoutafter1800000seconds(它是1800000，因为我更改了mapreduce.task.timeout的配置)。下面是我的map代码:publicclassMapTask{ContentOfFilesfileContent=newContentOfFiles();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext){Stringline=value.toString();Stringspli

我遇到了这个奇怪的错误。我编写了一个wordCount程序来计算一个单词在文件中重复的次数。所以当我在hadoop上运行MR代码时，代码卡在“Map100%,Reduce0%”。基本模式是第一个maptask在600秒后超时，然后再次超时，任务自行终止。我检查了JobTracker，任务卡住了，因为Map任务没有完成以等待reduce任务开始。我已经尝试修复它2天，在此期间我删除了原始虚拟UbuntuCloudera并重新安装它-所以我们可以确定这不是配置问题。感谢任何帮助。以下是3个代码文件。WordCount.javapublicclassWordCountextendsConfi

我正在尝试在Hadoop上运行terasort。我收到如下超时执行错误。[hadoop@mastermapreduce]$hadoopjar$(lshadoop-mapreduce-examples-2*.jar)teragen100000000/terasort/in16/10/0821:30:17WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable16/10/0821:30:17INFOclient.RMP

我有hadoop作业，其中的任务预计会运行很长时间(几分钟)。然而，hadoop过早地开始推测执行。我不想完全关闭推测执行，但我想增加hadoop在考虑作业进行推测执行之前等待的持续时间。是否有控制此超时的配置选项？谢谢 最佳答案 我认为推测执行时间目前不可配置。另一方面，可能没有必要调整它。推测执行旨在帮助您摆脱运行缓慢的任务(通常是由于硬件性能下降)。如果您有可用的集群资源，那么specexec正在启动，那么让它这样做有什么害处？请注意，分钟数不被认为是“重要的”，对于中型或大型作业而言，分钟数多于正常值。同样值得注意的是，虽然

我有一个Hadoopreduce任务，它分批读取其输入记录并进行大量处理，并为每个输入批处理写入大量输出。我有readHadoop认为写入输出是为了终止挂起任务的“进度”。然而，尽管不断写入大量输出，但我的任务仍会超时并被终止。那么:我如何才能知道Hadoop认为任务上次报告进度的时间？为什么我必须对每个context.write()调用context.progress()？有没有写作不算进步的情况？(例如，我的key是NullWritable。)我在CentOS5.7上使用ClouderaCDH3u1，如果这有什么不同的话。 最佳答案

上下文:我想编写scaldingjob(hadoop)来抓取页面，我想在url提取上设置超时(在URLConnection上没有超时，我想要其他超时情况的通用解决方案)即map功能。我考虑的是futures在超时后被杀死，所有资源都被释放，因为它是内存关键代码。不确定在ScalaAPI中使用什么。 最佳答案 虽然建议使用Akka——并且优于以下解决方案——Scala确实有自己的内置Actor模型，就像Akka一样，它可以做你想做的事。示例可以在这里找到:http://www.scala-lang.org/node/242您可能需要r

我正在尝试在Spark独立集群上运行一个相对简单的SparkSQL命令selecta.name,b.name,s.scorefromscoresinnerjoinAaona.id=s.a_idinnerjoinBbonb.id=s.b_idwherepmod(a.id,3)!=3andpmod(b.id,3)!=0表格大小如下A:25,000B:2,500,000score:25,000,000因此，据此我希望得到25,000,000行的结果。我想用SparkSQL运行这个查询，然后处理每一行。这是相关的Spark代码valsqlContext=newHiveContext(sc)va

我已经通过谷歌控制台中的Deployments界面部署了一个hadoop集群。(Hadoop2.x)我的任务是过滤存储在一个GoogleStorage(GS)存储桶中的数据，并将结果放入另一个存储桶中。所以，这是一个只有map的工作，带有简单的python脚本。请注意，集群和输出桶位于同一区域(EU)。利用GoogleCloudStorageConnector，我运行以下流媒体作业:hadoopjar/home/hadoop/hadoop-install/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.1.jar\-Dmapreduce.outp