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

Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchFieldError:IBM_JAVAatorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getOSLoginModuleName(UserGroupInformation.java:303)atorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.(UserGroupInformation.java:348)atorg.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache$Key.(FileSystem.

我正在尝试在HDP集群上运行简单的oozie作业。执行oozie后，job保持Running状态。这是我的Workflow.xml${jobTracker}${nameNode}sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost:3306/test--tabletesting--split-byerr_dt--hive-import--hive-tabletesting-m1hive-site.xmlmysql-connector-java.jarActionfailed以下是正在生成的日志..2015-04-0714:33:32,792INFOAct

在EMR上运行自定义jar时出现此错误。Exceptioninthread"main"com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.shaded.com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception:BadRequest(Service:AmazonS3;StatusCode:400;ErrorCode:400BadRequest;RequestID:B042BB0B40A75966),S3ExtendedRequestID:vr/DUr8HD3xjomauyzqvVdGuW3fHBP8PDUmTIAoVLUxrmsxh9H+OS

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

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

我正在开发一个Spark-Streaming应用程序，我只是想获得一个KafkaDirectStream工作的简单示例:packagecom.usernameimport_root_.kafka.serializer.StringDecoderimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.streaming.kafka._importorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}objectMyAppextendsApp{valtopic=args(

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