我有一个执行GeoIP查找的配置单元UDF。publicstaticTextevaluate(TextinputFieldName,Textoption,TextdatabaseFileName){StringinputField,fieldOption,dbFileName,result=null;inputField=inputFieldName.toString();fieldOption=option.toString();dbFileName=databaseFileName.toString();ExtractDataeed=newExtractData();try{res
我正在从事一项工作，其中Hive查询使用R文件，分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit
在某些情况下，我不需要遍历maptask中的每条输入记录。例如，我只发出最多200条满足每个映射器中特定条件的记录，然后它就可以退出。我可以在hadoop中执行此操作吗？api文档中还没有找到相关的方法。 最佳答案 您可能可以通过覆盖Mapper中的run方法来实现此目的.run方法目前看起来像:publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);try{while(context.nextKeyValue()){map
我有一个90MB的snappy压缩文件，我试图将其用作AWSEMR中AMI3.0.4上的Hadoop2.2.0的输入。我的记录阅读器在尝试读取文件时立即收到以下异常:2014-05-0614:25:34,210FATAL[main]org.apache.hadoop.mapred.YarnChild:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop.io.compress.BlockDecompressorStream.getCompressedData(BlockDecompre
我正在编写一个具有每60秒执行一次的cron作业的应用程序。该应用程序配置为在需要时扩展到多个实例。我只想每60秒在1个实例上执行任务(在任何节点上)。开箱即用我找不到解决方案，我很惊讶以前没有被问过多次。我正在使用Spring4.1.6。 最佳答案 有一个ShedLock正是为这个目的服务的项目。您只需注释执行时应锁定的任务@Scheduled(...)@SchedulerLock(name="scheduledTaskName")publicvoidscheduledTask(){//dosomething}配置Spring和L
我正在编写一个具有每60秒执行一次的cron作业的应用程序。该应用程序配置为在需要时扩展到多个实例。我只想每60秒在1个实例上执行任务(在任何节点上)。开箱即用我找不到解决方案，我很惊讶以前没有被问过多次。我正在使用Spring4.1.6。 最佳答案 有一个ShedLock正是为这个目的服务的项目。您只需注释执行时应锁定的任务@Scheduled(...)@SchedulerLock(name="scheduledTaskName")publicvoidscheduledTask(){//dosomething}配置Spring和L
错误是:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalStateException:JobinstateDEFINEinsteadofRUNNINGatorg.apache.hadoop.mapreduce.Job.ensureState(Job.java:294)atorg.apache.hadoop.mapreduce.Job.getCounters(Job.java:762)atcom.aamend.hadoop.MapReduce.CountryIncomeConf.main(CountryIncomeConf.java:41)atsun.re
您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
我在使用以下命令在我的CDH5集群上使用kafka运行sparkstreaming时遇到问题:spark-submit--masteryarn--deploy-modeclient--classorg.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount/usr/lib/spark/examples/lib/spark-examples-1.6.0-cdh5.7.0-hadoop2.6.0-cdh5.7.0.jarzk1,zk2,zk3grouptopic1请注意，真正的工作必须在客户端模式下运行，因此部署模式设置。执行上述命令会导致以下异常(驱
