请对我放轻松一点，因为我才接触Hadoop和Mapreduce3个月。我有2个文件，每个文件120MB，每个文件中的数据完全是非结构化的，但具有共同的模式。由于数据结构不同，默认的LineInputFormat无法满足我的要求。因此，在读取文件时，我覆盖了isSplitable()方法并通过返回false来停止拆分。这样1个映射器就可以访问一个完整的文件，我可以执行我的逻辑并实现要求。我的机器可以并行运行两个映射器，所以通过停止拆分，我通过为每个文件一个一个地运行映射器而不是为一个文件并行运行两个映射器来降低性能。我的问题是如何为两个文件并行运行两个映射器以提高性能。例如Whenspl
我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC
我正在编写一个配置单元脚本来从源中提取数据并将其添加到不同的目的地。存储在源中的数据采用自定义格式。因此，我使用HiveUDF获取数据，反序列化并返回List(我试过List)。我创建了一个包含4个字符串参数的Hive表(HIVE_TABLE)并运行以下配置单元查询。>INSERTOVERWRITETABLEHIVE_TABLESELECTudfFunction(colName)[0],udfFunction(colName)[1],udfFunction(colName)[2],udfFunction(colName)[3]fromsourceTable;其中“udfFunction
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
