我正在使用hadoop2.0。当我使用job.setNumMapTasks更改maptask的数量时，数量符合预期(输出文件夹中的序列文件数量和容器数量)，但它们不会并行运行,但一次只有2个。例如，当我将map任务的数量设置为5时，它会先执行其中的2个，然后再执行2个，然后再执行1个。我有一个8核系统，想充分利用它。一些在线搜索(包括StackOverflow)似乎提出了一些建议，我尝试了以下方法:调整了mapred-site.xml中的参数“mapred.tasktracker.map.tasks.maximum”来设置并行运行的任务数。我将其设置为8。减少了参数“mapred.ma
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
Hadoop作业成功后，会显示各种计数器的摘要，请参见下面的示例。我的问题是Totaltimespentbyallmaptasks计数器中包含什么，特别是在映射器作业不是节点本地的情况下，是否包含数据复制时间？17/01/2509:06:12INFOmapreduce.Job:Counters:49FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=2941FILE:Numberofbyteswritten=241959FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:N
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
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
有一个SparkSQL将连接4个大表(前3个表5000万，最后一个表2亿)并进行一些分组操作，消耗60天的数据。并且此SQL将需要2小时才能运行，在此期间，我检查到ShuffleWrite正在急剧增加，可能会超过200GB。相比之下，当我将消耗日期范围从60天减少到45天时，运行只需要6.3分钟。我查看了DAG图，对于45天的数据，它在最后一次sortMergeJoin之后输出了10亿条数据。谁能告诉我我可以从哪个方向优化这个场景？谢谢!附言可能的相关信息:Spark.version=2.1.0spark.executor.instances=20spark.executor.memo
我在最多8个任务和16个内核的YARN集群上运行Hadoop任务。当我运行该作业时，我看到一个节点上正在运行8个任务，但所有16个核心都已被使用。maptask是多线程的吗？maptask使用超过1个核心？我可以知道哪些内核使用了每个映射任务吗？谢谢，阿萨夫 最佳答案 您可以配置每个map的核心数量，以及可用核心的最大数量-请参阅here.这个问题听起来有点困惑，所以，一些可能相关的更多细节:一个任务可能不仅仅是运行一个map，而且，如果您正在运行hadoop，您可能正在将内核与系统中的其他东西一起使用(即，也许其他一些进程正在使用
到目前为止我读过的所有书籍和博客都没有提供太多关于reducetask分配的信息。看起来可用槽的reduce任务分配是随机。这没有意义，因为在不考虑数据(map)局部性的情况下跨网络洗牌数据违反了hadoop设计原则。来自同一个文件的block很有可能(不是绝对的可能性)被放置在同一个机架或附近的机架中。因此，这些拆分/block的maptask也将在这些机架中(大多数时候)。如果这是一种可能的情况，为什么不尝试将reduce任务分配给与map任务相同的机架中的插槽？这不会提高1000多个节点集群的性能吗？特别是当输入是序列或映射文件时。谁能确认reducer随机放置是正确的(正版书是
