如何设置Hadoop流作业的优先级\池？它可能是一个命令行jobconf参数(例如-jobconfsomething=pool.name)，但我无法在网上找到任何关于此的文档... 最佳答案 -jobconfmapred.job.queue.name=mapred.job.priority= 关于hadoop-如何在HadoopStreaming作业上设置Priority\Pool？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://st
我正在解决如何多次排序我的数据而不必每次都返回映射器的问题。我想设置:mapper1-->reducer1--->reducer2--->reducer3我想让reducer1输出(键、数据)，然后让它直接进入reducer2...这可能吗？我从故障排除中了解到您可以链接作业，但这需要每个步骤都有一个映射器吗？每当我尝试在没有映射器的情况下运行时，它都会以错误结束。如果我可以根据需要从reducer1输出它，那么为每个步骤运行映射器似乎会浪费时间/资源。想法？ 最佳答案 简而言之，如果您使用的是Java，那么您需要ChainRedu
我正在尝试使用HadoopStreaming在Hadoop集群上运行python脚本以进行情绪分析。我在本地机器上运行的相同脚本正常运行并提供输出。要在本地机器上运行，我使用此命令。$cat/home/MB/analytics/Data/input/*|./new_mapper.py为了在hadoop集群上运行，我使用以下命令$hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.5.0-mr1-cdh5.2.0.jar-mapper"python$PWD/new_mapper.py"-
我有一个接收单个事件(字符串)的CustomReceiver。在spark应用程序运行时使用接收到的单个事件从nosql读取数据并应用转换。当观察到每个批处理的处理时间大于批处理间隔我设置了这个属性。spark.streaming.backpressure.enabled=true在此之后，我希望CustomReceiver在批处理时间超过批处理窗口时不会触发和接收事件，但这种情况并没有发生，并且仍在添加积压的批处理。我在这里遗漏了什么吗？ 最佳答案 尝试检查this和this文章。 关
HadoopStreaming作业和常规Java作业有什么区别。与后者相比，使用Hadoop流式传输有什么优势吗？还有一件事，我正在使用mapreduceAPI(即新API)，我听说流式传输仅适用于已弃用的mapredAPI。是吗？ 最佳答案 Hadoop流式处理对于开发人员不具备太多Java知识并且可以更快地使用任何脚本语言编写Mapper/Reducer的情况非常有利。与自定义jar作业相比，流式作业还会有启动脚本(Python/Ruby/Perl)VM的额外开销。这会导致大量的进程间通信，导致大多数情况下作业的效率降低
看起来这应该很简单；我的集群上有一组文件，集群默认block大小为128MB。我有一个处理它们的流作业，我希望流作业创建的输出文件使用不同的block大小，特别是16MB。我认为以下方法可行:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+152-streaming.jar-Ddfs.block.size=16777216-Dmapred.job.name='LogProcessor'-Dmapred.reduce.tasks=5-Dmapred.output.compress=true-Dm
我读了HadoopinAction并发现在Java中使用MultipleOutputFormat和MultipleOutputs类，我们可以将数据减少到多个文件，但我不确定如何实现使用Python流式处理也是一样。例如:/out1/part-0000mapper->reducer\out2/part-0000如果有人知道，听说过，做过类似的事情，请告诉我 最佳答案 DumboFeathers，一组与Dumbo一起使用的java类(一个python库，可以轻松为hadoop编写高效的pythonM/R程序)，在其outputcla
我们正处于转换大型企业当前数据架构的开始阶段，我目前正在构建一个SparkStreamingETL框架，我们将在其中将所有源连接到目的地(源/目的地可以是Kafka主题、Flume、HDFS等)通过转换。这看起来像:SparkStreamingEtlManager.addEtl(源、转换*、目标)SparkStreamingEtlManager.streamEtl()streamingContext.start()假设是，因为我们应该只有一个SparkContext，所以我们将在一个应用程序/jar中部署所有ETL管道。问题在于batchDuration是上下文本身的属性，而不是Rec
我正在尝试使用Amazon的ElasticMapReduce来处理Googlengrams数据集。在http://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670处有一个公共(public)数据集，我想使用Hadoop流。对于输入文件，它表示“我们将数据集存储在AmazonS3中的单个对象中。该文件采用block级LZO压缩的序列文件格式。序列文件键是数据集的行号，存储为LongWritable，值是存储为TextWritable的原始数据。”我需要做什么才能使用HadoopStreaming处理这些输入文件？我尝试在我的参数中添加一个额外的“-inpu
我正在练习一个关于AmazonEMR的多视角视频教程。我被卡住了，因为我收到此错误而无法继续不是有效的JAR:/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar请注意教程是旧的，它使用的是旧的Emr版本。我使用的是最新版本，这是个问题吗？我采取的步骤是在腻子中输入凭据之后1)Hadoop2)mkdirstreamingCode`3)wget-o./streamingCode/wordSplitter.pys3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py4)hadoopjar
