是否为失败的maptask调用了cleanup()方法？如果是这样，它如何确保“原子性”？在我的例子中，我正在映射器中准备一些统计信息，这些统计信息在cleanup()方法中写入数据库。在这种情况下，如果映射器在执行其输入拆分的过程中失败，清理方法会将till处理后的数据写入DB？这将导致不正确的统计信息，因为备用映射器尝试也会再次写入相同的数据。 最佳答案 根据您的映射器何时失败，可能会调用或不调用清理。例如，如果您的映射器在map方法中失败，则不会调用清理。但是，如果您的映射器在清理方法中失败，则清理已经被调用。如果映射器失败，

在Wordcount中，您似乎可以在每个block中获得超过1个maptask，并关闭推测执行。jobtracker是否在幕后做了一些魔术来分配比InputSplits提供的更多的任务？ 最佳答案 区block和拆分是两种不同的东西。如果一个block有多个拆分，您可能会为一个block获得多个映射器。 关于hadoop-关闭推测执行的Wordcount:Morethan1maptaskperblock,，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我有这样一份Hadoop工作。MR只有map，没有reduce。所以设置job.setNumReduces(0)。输入文件约300+然后我运行作业，我可以看到只有1个maptask在运行。完成它大约需要1个小时。然后我检查结果，我可以在输出文件夹中看到300多个结果文件。有什么问题吗？或者这是正确的做法？我真的希望Map应该等于输入文件的数量(而不是1)。我也不知道为什么输出文件数与输入文件数相同。hadoop作业是从oozie提交的。非常感谢您的热心帮助。新松 最佳答案 当您将reducer数量设置为0时，生成的输出对应于map任

假设HDFS的复制因子是3，那么对于一个map任务，有三个节点保存它的输入数据。map任务是从所有3个节点并行读取还是随机选择其中一个？我做了一些实验，我将其中一个数据节点设置为具有非常低的带宽并获得一些非常慢的maptask，所以我猜maptask不会并行读取所有可用的数据节点，我是对的？感谢您的帮助! 最佳答案 如果您的复制因子是3，则集群中有三个节点保存特定映射任务的输入数据。JobTracker只会将map任务分配给这三个节点中的一个，因此它只会从该节点读取数据。Hadoop具有称为推测执行的功能。在推测执行中，如果JobT

我的环境包含4个物理节点和少量RAM，每个节点有8个CPU内核。我注意到spark会自动决定为每个CPU分配RAM。结果是发生了内存错误。我正在处理大数据结构，我希望每个执行程序都将在物理节点上拥有整个RAM内存(否则我会遇到内存错误)。我尝试在“yarn-site.xml”文件上配置“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores1”或在spark-defaults.conf上配置“spark.driver.cores1”但没有成功。 最佳答案 尝试设置spark.executor.cores1

我觉得我的问题让每个人都感到困惑。再说清楚一点。我正在尝试订购我的数据。说我的数据(几条记录)是这样的012341389228797我的block大小是128MB，文件大小是380Mb(3个block)我正在尝试为我的记录提供订单号。1,012342,138923,28797为了给出正确的数字，我需要将数据放入1个map中，否则如果我得到3个maptask，我的编号将不正确。所以如果我这样做，我会得到完整的数据吗？输入到我的映射器类的数据不会发生任何变化，这将是我的原始数据，不是吗？一旦我使用noofmappers设置为1-Dmapreduce.job.maps=1或conf.setI

大家好，我是hadoop的新手，我正在努力解决与reducer相关的问题。我有一个简单的wordcount程序，它没有返回预期的输出预期输出:这1哈多普2输出:这1hadoop1hadoop1wordcount程序代码packagein.edureka.mapreduce;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;impor

我在作业类中有一些映射类，有时我需要中断当前任务的执行(HadoopMap-Reduce框架为作业的InputFormat生成的每个InputSplit生成一个映射任务):publicstaticclassTestJobMapperextendsMapper{@Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{super.setup(context);//hereIwanttochecksomepredicate,andmaybebreakexecutionoftask//h

我想在Hadoop集群上同时运行多个作业，但我想阻止某些作业在该作业的所有映射任务完成之前开始缩减阶段(使缩减槽繁忙或保留)。是否有任何配置可以像上面那样设置主题限制？谢谢。 最佳答案 减少慢启动默认情况下，调度程序会等待作业中5%的maptask完成为同一工作安排reducetask。对于大型作业，这可能会导致问题集群利用率，因为它们在等待map任务时占用reduce槽完全的。将mapred.reduce.slowstart.completed.maps设置为更高的值，例如0.80(80%)，有助于提高吞吐量。引用:Hadoop权

在我的hadoop安装中，我没有找到mapred-site.xml文件，但它有mapred-site.xml.template。我已将以下属性添加到mapred.xml.templatemapred.job.trackerlocalhost:9001我错过了什么吗？核心站点.xmlfs.default.namehdfs://localhost:9000hdfs-site.xmldfs.replication1使用这些配置:http://localhost:50070/:Runninghttp://localhost:50060/:NotRunninghttp://localhost:5