当从HDFS导出大型(超过200万行)表到Postgres时，我看到Sqoop抛出PSQLException“抱歉，客户端已经太多了”。我有几张较小的table(约300万张)，它们似乎运行良好。即使大表出现故障，我的postgres表中似乎仍然有大约200万行，但我猜这只是来自那些没有死的worker，因为他们首先获得了其中一个连接。我的Postgres表配置为允许300个max_connections，并且有大约70个连接始终来自其他应用程序，因此SQOOP应该有大约230个可供使用。我尝试在我的SQOOP导出命令中将--num-mappers切换为2-8，但这似乎并没有太大的区别
我需要在我的自定义UDF中创建一些资源(带有二进制数据的地理编码器)的对象。这些资源应该为UDF创建一次，并且每个映射器将保存此资源的单个实例所以我使用一个创建此资源并保存其静态引用的单例工厂。为了处理这些资源，我使用了一个关闭Hook，它在HiveCLI控制台(Putty)上运行良好，如果我退出控制台，它会处理所有资源。但我无法使用HueUI处理这些资源，即使我关闭了配置单元session，这些资源仍然存在。谁能帮我找到一种更简洁的方法来使用HueUI处理这些资源。作为解决方法，我创建了一个新的UDF来处理这些资源-SELECTDisposeGeocoders();。但这对用户来说是
我在hadoop中遇到了超时问题，我的工作被终止了。close()方法中有繁重的清理工作，因此在进行这些清理时我需要更新close方法中的进度。对于这种情况，增加超时不是一个好的选择，因为它无法随着清理工作量的增加而扩展。我正在查看的遗留作业使用的是旧API，它在reduce()方法中有一个报告对象，可用于更新进度。但是，在close()方法中没有这样的Reporter。那么有什么解决方法吗？ 最佳答案 尝试使用Mapper.Context.Hadoop提供了Prograssable接口(interface)，其中包含这个有趣的方法
我是hadoop的新手，我在5节点集群上运行多个mapReduce作业。当运行多个线程时，我开始出现“文件系统关闭”异常。一次运行一个作业时工作正常。错误在映射之后出现，就在减少之前。它看起来像这样:java.lang.Exception:java.io.IOException:Filesystemclosedatorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:399)Causedby:java.io.IOException:Filesystemclosedatorg.apache.hadoop.h
我正在尝试将大数据加载到HIVE中的动态分区表中。我一直收到这个错误。如果我在没有分区的情况下加载数据，它工作正常。如果我使用较小的数据集(带分区)，它也能正常工作。但是对于大型数据集，我开始收到此错误错误:2014-11-1009:28:01,112ERRORorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient:Failedtoclosefile/tmp/hive-username/hive_2014-11-10_09-25-26_785_2042278847834453465/_task_tmp.-ext-10002/pseudo_element_id=NN%09/_t
我有三个物理节点。在每个节点中，我使用此命令进入docker。dockerrun-v/home/user/.ssh:/root/.ssh--privileged-p5050:5050-p5051:5051-p5052:5052-p2181:2181-p8089:8081-p6123:6123-p8084:8080-p50090:50090-p50070:50070-p9000:9000-p2888:2888-p3888:3888-p4041:4040-p8020:8020-p8485:8485-p7078:7077-p52222:22-eWEAVE_CIDR=10.32.0.3/12-
在不终止我的Hadoop作业的情况下关闭我的终端或关闭我的计算机是否安全？我正在通过AmazonElasticMapReduce上的集群运行Hadoop作业。我打开了我的终端，在那里我通过ssh进入了我的主节点。当我尝试关闭终端时，我收到一条警告，提示所有进程都将被终止。这也会扼杀我的Hadoop工作吗？或者我可以关闭我的计算机并稍后再次使用ssh吗？我是否需要特殊工具(如tmux)来执行此操作？如果重要的话，我在Ubuntu13.10中使用默认的(bin/bash)终端。我从Pig脚本开始这项工作。 最佳答案 不，你可以愉快地杀死
作为this的后续行动问题，当我尝试在我的单节点机器上使用Spark2.1.1overYarn(Hadoop2.8.0)时出现新错误。如果我使用启动SparkShellspark-shell它开始没有问题。在使用通常的start-dfs.sh和start-yarn.sh启动Hadoop之后，如果我使用spark-shell--masteryarn我收到以下错误:17/06/1012:00:07WARNNativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhe
在得到orangeoctopus的帮助后thisquestion，我现在需要抑制消息“输出位置验证失败”“输出目录......已经存在”。我知道目录存在，我想要那样。我很确定这将是覆盖我的存储UDF中的某些内容的问题，但我无法弄清楚是什么。对Java完全陌生，所以请多多包涵。提前致谢。 最佳答案 据我所知，您不能重复使用直接输出目录。Hadoop阻止了它。如果我理解正确的话，你正在处理每日日志，因此，我建议你设置一个名为输出的父输出目录，并将脚本中的输出目录设置为output/daily_date。
我正在尝试启动名称节点，但它一直显示:启动名称节点失败。java.net.BindException:地址已在使用中；。netstat-a|grep9000返回tcp00:9000*:LISTENtcp600[::]:9000[::]:*LISTEN这是正常的还是我需要终止其中一个进程？名称节点在安装后启动并运行，但在我运行WordCount作业后突然停止工作。我试过多次重启VM并格式化名称节点，但这没有帮助。hdfs-site.xml如下:dfs.replication1dfs.namenode.name.dir文件:///usr/local/hdfs/namenodedfs.dat
