我需要帮助来了解为什么在运行pig脚本时出现错误。但是当我在较小的数据中尝试相同的脚本时，它会成功执行。有几个类似问题的问题，但没有一个有解决方案。我的脚本是这样的:A=load‘test.txt’usingTextLoader();B=foreachAgenerateSTRSPLIT($0,’”,”’)ast;C=FILTERBBY(t.$1==2andt.$2matches‘.*xxx.*’);StoreCintotemp;错误是:org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLaunch

我在格式化namenode时遇到以下错误，我已经尝试使用sudosu，正如其他一些堆栈溢出解决方案中提到的那样，但我仍然遇到此错误，请协助。14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:ComputingcapacityformapINodeMap14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:VMtype=64-bit14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:1.0%maxmemory=889MB14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:capacity=2^20=1048576entries14/01/1616:10:4

我有一个Java应用程序(作为Maven项目)，它使用HttpClient(v4.5)访问RESTAPI，然后将GET响应作为JSON写入HDFS。这在EclipseIDE中工作正常。这是我的依赖项:org.apache.httpcomponentshttpclient4.5com.google.code.gsongson2.3.1org.apache.hadoophadoop-client2.2.0当我尝试将它与Oozie集成时，因为我计划定期进行RESTAPI调用和HDFS写入，我遇到了:Causedby:java.lang.NoSuchFieldError:INSTANCEato

当我运行mapreduce作业时，它从RUNNING跳转至PREP状态。我查看了mapreduce日志，但没有发现任何异常。我想知道这是否与yarn配置有关。所以，我查看了mapred-site.xml的配置[2]，似乎内存大小是正确的。尽管我已将mapreduce设置为以32GB(yarn.nodemanager.resource.memory-mb32218)运行，但我在具有16个内核和64GBRAM的PC上运行。有什么尝试调试这个的建议吗？[1]工作状态Totaljobs:1JobIdStateStartTimeUserNameQueuePriorityUsedContainer

我在客户端模式下使用Yarn(版本2.6.0)在Hadoop集群上运行Spark应用程序(版本1.6.0)。我有一段运行长时间计算的代码，如果它花费的时间太长，我想终止它(然后运行一些其他函数)。这是一个例子:valconf=newSparkConf().setAppName("TIMEOUT_TEST")valsc=newSparkContext(conf)vallst=List(1,2,3)//settingupaninfiteactionvalfuture=sc.parallelize(lst).map(while(true)_).collectAsync()try{Await.

所以我尝试使用sqoop将数据从impala导出到mysql，这是由oozie作业安排的。但是当第一个sqoop操作开始时，它停留在map100%和reduce0%，并且所有其他操作都被填充。奇怪的是，在我kill这个oozie作业之前，mysql中没有数据，但是在我kill之后，mysql表中出现了数据(只有与第一个卡住的sqoopAction相关的表)。这是我的导出脚本:enterimagedescriptionhere我的oozie工作操作如下所示:thefirstrunningistheonestuck并且没有错误日志存在。 最佳答案

我正在尝试以完全分布式模式设置HBase:由1个主服务器和2个区域服务器组成。我在hbase-env.sh中设置了HBASE_MANAGES_ZK=true。hadoop集群在集群上运行，配置如下:主人:节点主人Regionserver1:node1Regionserver2:node2当我启动HBase时，我可以看到RegionServers正在启动，主服务器上的HQuorumPeer也在启动，但HMaster没有显示。请找到如下日志:掌握hbase-site.xmlhbase.masternodemaster.hbasecluster.com:60000Thehostandport

我正在尝试在mahout中使用k-means对一些手工制作的日期进行聚类。我创建了6个文件，每个文件中几乎没有1或2个单词的文本。使用./mahoutseqdirectory从它们中创建一个序列文件。在尝试使用./mahoutseq2sparse命令将序列文件转换为向量时，出现java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace错误。序列文件大小为0.215KB。命令:./mahoutseq2sparse-imokha/output-omokha/vector-ow错误日志:SLF4J:ClasspathcontainsmultipleSLF4Jbindin

我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn

Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchFieldError:IBM_JAVAatorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getOSLoginModuleName(UserGroupInformation.java:303)atorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.(UserGroupInformation.java:348)atorg.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache$Key.(FileSystem.