这个问题在这里已经有了答案:Settingthenumberofmaptasksandreducetasks(15个答案)关闭6年前。我在通过Java将映射器的数量设置为一个时遇到问题。我正在使用作业和配置类。我知道我们可以使用旧的已弃用API通过mapred.map.tasks设置reducer的数量。有什么方法可以指定使用作业和配置类。我尝试使用FileInputFormat.setMinInputSplitSize(FullFilesize)增加输入文件拆分大小但是，我想知道我们是否有任何与新API中的mapred.map.tasks等效的东西，或者您如何通过其他方式指定
我们计划创建Oozie作业，该作业运行Sqoop命令以每小时为基础将数据从SQL服务器导入HDFS。但我们面临着挑战，如果该作业在此期间失败，如何发出警报，以及sqoop将如何检查哪些数据导入成功，哪些数据仍在等待中。sqoop导入时是否有维护事务和重试机制的流程。我们也会对他们的失败发出警报。 最佳答案 您可以将Oozie的工作流程配置为在失败时发送电子邮件。您可以通过将错误标记从任何操作重定向到发送电子邮件操作来实现此目的。电子邮件配置的示例如下。${emailToAddress}Failedtoimporttable.Thef
我在尝试执行shell脚本时出现以下错误。如果我在这里做错了，请告诉我。我已将所有文件复制到Hdfs中。Oozie文件夹包含脚本文件夹，我在该文件夹中有sample.sh。Cannotrunprogram"sample.sh"(indirectory"/var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir/usercache/cloudera/appcache/application_1468541187565_0011/container_1468541187565_0011_01_000002"):error=2,Nosuchfileordirec
我在客户端模式下使用Yarn(版本2.6.0)在Hadoop集群上运行Spark应用程序(版本1.6.0)。我有一段运行长时间计算的代码，如果它花费的时间太长，我想终止它(然后运行一些其他函数)。这是一个例子:valconf=newSparkConf().setAppName("TIMEOUT_TEST")valsc=newSparkContext(conf)vallst=List(1,2,3)//settingupaninfiteactionvalfuture=sc.parallelize(lst).map(while(true)_).collectAsync()try{Await.
我正在按照此处编写的说明进行操作:http://druid.io/docs/0.9.2/ingestion/batch-ingestion.html(滚动到“InputSpecspecification”，寻找“granularity”)。我的索引任务JSON中有:"inputSpec":{"type":"granularity","dataGranularity":"DAY","inputPath":"hdfs://hadoop:9000/druid/events/interview","filePattern":".*","pathFormat":"'y'=yyyy/'m'=MM/
我正在尝试将giraph作业提交到hadoop1.2.1集群。该集群有一个名称节点主节点、一个映射归约主节点和四个从节点。作业失败，出现以下异常:java.util.concurrent.ExecutionException:java.lang.IllegalStateException:checkLocalJobRunnerConfiguration:使用LocalJobRunner时，必须只有一个worker，因为一次只有1个任务!但是，这是我的mapred-site.xml文件:mapred.job.trackerjob.tracker.private.ip:9001mapred
我正在处理spark，我想通过清除所有以前失败/完成的作业来清除我的sparkmasterUI。我不知道该怎么做？我试过从hdfs中删除日志，但作业条目仍然显示在UI上。 最佳答案 您需要重新启动masterspark进程。来自spark的sbin目录，运行./stop-master.sh和./start-master.sh它应该修复。 关于hadoop-从sparkmasterUI清除SparkJob历史记录，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我尝试使用ApacheMesos、ApacheAurora、ZooKeeper和HDFS构建Heron集群。但是，当我在完成后提交WordCountTopology时，命令输出如下:停止“创建作业WordCountTopology”。yitian@ubuntu:~/.heron/conf/aurora$heronsubmitaurora/yitian/devel--config-path~/.heron/conf~/.heron/examples/heron-api-examples.jarcom.twitter.heron.examples.api.WordCountTopology
我的配置如下:Hadoop实验我用了两台机器，分别是pc720(10.10.1.1)和pc719(10.10.1.2)。jdk(版本1.8.0_181)由apt-get安装。Hadoop2.7.1下载自https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.1/,并放入/opt/第一步:我配置了/etc/bash.bashrc，添加了exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64exportPATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}exportHADOOP_HO
根据AmazonElasticMapReduce上使用/可用的实例，计算要使用的正确hadoop映射器和缩减器数量的最佳方法是什么？(使用mahout-core-0.7发行版的RecommenderJob) 最佳答案 通用的Hadoop答案适用:让Hadoop选择映射器的数量将reducer的数量设置为等于集群中reduce插槽的数量对于EMR，查看在您使用的实例类型上默认运行的reducer数量:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/Ha
