我正在尝试使用HadoopStreaming在Hadoop集群上运行python脚本以进行情绪分析。我在本地机器上运行的相同脚本正常运行并提供输出。要在本地机器上运行，我使用此命令。$cat/home/MB/analytics/Data/input/*|./new_mapper.py为了在hadoop集群上运行，我使用以下命令$hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.5.0-mr1-cdh5.2.0.jar-mapper"python$PWD/new_mapper.py"-
我正在尝试在Yarn客户端上运行Spark作业。我有两个节点，每个节点都有以下配置。我收到“ExecutorLostFailure(执行程序1丢失)”。我已经尝试了大部分Spark调优配置。我已经减少到一个执行器丢失，因为最初我遇到了6个执行器故障。这些是我的配置(我的spark-submit):HADOOP_USER_NAME=hdfsspark-submit--classgenkvs.CreateFieldMappings--masteryarn-client--driver-memory11g--executor-memory11G--total-executor-cores16
我是Amazon网络服务的新手，我正在尝试使用命令行界面工具在Amazonelasticmapreduce作业上运行作业流。我按照来自aws的开发人员指南的亚马逊开发人员指南中的步骤进行操作。但事情对我来说并不清楚。如果我执行命令./elastic-mapreduce--list列出作业流程。显示以下错误。/home/pdurai/Applications/elastic-mapreduce-cli/amazon/coral/httpdestinationhandler.rb:23:warning:elsewithoutrescueisuseless/usr/local/rbenv/v
我已经阅读了文档，所以我知道其中的区别。但我的问题是，如果我想在集群上并行运行多个Hadoop作业，使用.submit而不是.waitForComplete是否有任何风险？我主要使用ElasticMapReduce。当我尝试这样做时，我注意到只有第一个作业被执行。 最佳答案 如果您的目标是并行运行作业，那么使用job.submit()肯定没有风险。job.waitForCompletion存在的主要原因是它的方法调用仅在作业完成时返回，并且返回成功或失败状态，可用于确定要运行的进一步步骤或不是。现在，回过头来看，您只看到第一个作业正
我正在运行一个MapReduce程序。我需要以KEYVALUE对的格式提供输入文本文件。这样如果我写job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);eclipse编译器显示错误，我无法使用InputFormat。无论如何我需要将输入的格式设置为KeyValueTextInputFormat我该怎么做呢？？有什么想法吗？？？？？我的代码是`packagecom.iot.dictionary;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
我编写了一个简单的mapreduce作业，它会从DFS中读取数据并在其上运行一个简单的算法。在尝试调试它时，我决定简单地让映射器输出一组键和值，而缩减器输出一组完全不同的键和值。我在单节点Hadoop20.2集群上运行这个作业。作业完成后，输出仅包含映射器输出的值，让我相信reducer没有运行。如果有人对我的代码产生这种输出的原因提供任何见解，我将不胜感激。我已经尝试将outputKeyClass和outputValueClass设置为不同的东西，以及将setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass设置为不同的东西。目前注释我们的代码部分是我正
我的Java应用程序在映射器上运行，并使用QuboleAPI创建子进程。应用程序存储子qubolequeryID。我需要在退出前拦截终止信号并关闭子进程。hadoopjob-killjobId和yarnapplication-killapplicationId命令正在以SIGKILL方式杀死作业，我不知道如何拦截关机。是否有可能以某种方式拦截作业终止或配置hadoop以使应用程序有机会正常关闭？应用程序在本地运行时使用ShutdownHook成功拦截关闭，而不是在映射器容器中，并且能够杀死它的子进程。请建议在映射器中运行时如何拦截关机，或者我做错了什么？ 最
我不清楚应该如何在作业级别配置HadoopMapReducelog4j。谁能帮我回答这些问题。1)如何从客户端计算机添加对log4j日志记录的支持。即我想在客户端机器上使用log4j属性文件，因此不想干扰集群中的Hadooplog4j设置。我认为在项目/jar中拥有属性文件就足够了，hadoop的分布式缓存应该完成其余的传输map-reducejar。2)如何将消息记录到$HADOOP_HOME/logs/userlogs/job_/目录中的自定义文件中。3)mapreduce任务会同时使用log4j属性文件吗？一个由客户端作业提供，一个存在于hadoop集群中？如果是，那么log4j
我有mapreduce工作:我的代码map类:publicstaticclassMapClassextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{}}我想使用ChainMapper:1.Jobjob=newJob(conf,"Jobwithchainedtasks");2.job.setJarByClass(MapReduce.class);3.job.setInputFormatClass(TextInputForma
我有两个单独的java类来执行两个不同的mapreduce作业。我可以独立运行它们。对于这两个作业，它们所操作的输入文件是相同的。所以我的问题是是否可以在一个java类中定义两个映射器和两个缩减器，例如mapper1.classmapper2.classreducer1.classreducer2.class然后点赞job.setMapperClass(mapper1.class);job.setmapperClass(mapper2.class);job.setCombinerClass(reducer1);job.setCombinerClass(reducer2);job.set
