我对Hadoop相对缺乏经验，但在过去一年左右的时间里我一直在使用样板代码，通过HDInsight.netSDK编写和提交C#MapReduce控制台应用程序。这些工作似乎不断地与许多映射器一起运行，但只有一个reducer。我的reducer承担了相当多的繁重工作，因此只有一个reducer似乎成了瓶颈。通常我可以通过RDP进入集群并观察作业像液体黄金一样运行，然后在reducer启动时磨成……非常慢的东西)。我如何控制应用于reducer的资源量？我可以将更多资源分配给reducer而不是映射器吗？集群以编程方式启动(根据here)-我可以看到我可以控制配置文件中的各种参数:我走在

我有一个看起来像的数据集grcol1col2A2'haha'A4'haha'A3'haha'B5'hoho'B1'hoho'如您所见，在每个组gr中都有一个数值变量col1和一些字符串变量col2每个组内相同。如何在PIG中得到如下伪代码？foreachgroupgt:generatethemeanofcol1andgetthefirstoccurrenceofcol2所以输出看起来像grmeannameA3'haha'B3'hoho'谢谢! 最佳答案 GROUPBYgr,col2并得到col1的AVG。假设字段以制表符分隔。Pig

publicclassHbaseConnectorClass{privateHTabletable;privatestaticfinalLoggerlog=LoggerFactory.getLogger(HbaseConnectorClass.class);publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{System.out.println("tryingtoconnect......");Configurationconf=HBaseConfiguration.create();conf.set("hbase.zookeeper.q

提交mapreduce时收到以下消息。我使用-XX:MaxPermSize=128m内存大小启动我的mapreduce程序。有没有人知道现在发生了什么-17/03/2409:58:46INFOhdfs.DFSClient:CreatedHDFS_DELEGATION_TOKENtoken1160328forsvc_pffronha-hdfs:nameservice317/03/2409:58:46ERRORhdfs.KeyProviderCache:Couldnotfinduriwithkey[dfs.encryption.key.provider.uri]tocreateakeyPr

我正在为各种Spark流作业运行多个数据处理集群。所有集群都配置为单节点。最近(大约10天前)我开始在所有集群上遇到作业失败。每个作业运行大约。3天后失败并显示相同的消息:===========CloudDataprocAgentError===========com.google.cloud.hadoop.services.agent.AgentException:Nodewasrestartedwhileexecutingajob.Thiscouldbeuser-initiatedorcausedbyComputeEnginemaintenanceevent.(TASK_FAILE

我想在1小时内统计每个ID的记录。我尝试了一些IMPALA查询，但没有任何运气。我有如下输入数据:预期的输出是:我试过了:selectconcat(month,'/',day,'/',year,'',hour,':',minute)time,id,count(1)over(partitionbyidorderbyconcat(month,'/',day,'/',year,'',hour,':',minute)rangebetween'1hour'PRECEDINGANDCURRENTROW)requestfromrt_requestwhereconcat(year,month,day,

我有Airflow作业，它们在EMR集群上运行良好。我需要的是，假设我有4个Airflow作业需要EMR集群，假设20分钟才能完成任务。为什么我们不能在DAG运行时创建一个EMR集群，一旦作业完成，它就会终止创建的EMR集群。 最佳答案 当然，那将是对资源最有效的利用。让我警告你:这里面有很多细节；我会尽力列出尽可能多的内容。我鼓励您添加自己的综合答案，列出您遇到的任何问题和解决方法(一旦您解决了这个问题)关于集群创建/终止对于集群的创建和终止，您有EmrCreateJobFlowOperator和EmrTerminateJobFl

在MapReduce作业流程步骤的“系统日志”中，我看到以下内容:JobCountersLaunchedreducetasks=4Launchedmaptasks=39启动的maptask数是否包含失败的任务？我使用NLineInputFormat类作为输入格式来管理maptask的数量。但是，对于完全相同的输入，我偶尔会得到略有不同的数字，或者取决于实例的数量(10、15和20)。谁能告诉我为什么我看到启动的任务数量不同？ 最佳答案 这很可能是推测性执行的启动。当Hadoop有可用资源时，它可能会选择同时运行同一任务的两次尝试。启

我在每行输入中都有一条记录，每条记录大约有10个字段。首先，我按三个字段(field1,field2,field3)对记录进行分组，因此一个mapper/reducer负责一个唯一的组(基于三个字段)。在每个组中，我根据另一个整数字段timestamp对记录进行排序，并通过添加另一个字段用相同的标签aTag标记组中的每个记录。假设在mapper#1中，我将一个排序组标记为aTag，在mapper#2中，我标记了另一个组(一个不同的组，因为我最初根据三个字段对记录进行了分组)具有相同的标签aTag。现在，如果我根据标签字段对记录进行分组(即，在不同的映射器中对组进行分组)，我注意到每个组

我在执行我的mapreduce作业时遇到问题。作为我的mapreduce任务的一部分，我正在使用mapreduce连接，其中包括多个map方法和单个reducer方法。我的两个map方法都被执行了，但是我的reducer没有被我的驱动程序类执行/调用。因此，最终输出只有在我的map阶段收集的数据。我是否在reduce阶段使用了错误的输入和输出值？map和reduce阶段是否存在输入输出不匹配？在这方面帮助我。这是我的代码..publicclassCompareInputTestextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassFirstF