我正在尝试在我的SpringBoot(1.2.0.M1)应用程序中设置HikariCP，以便我可以使用它来代替TomcatDBCP进行测试。我想在我的application.properties文件中配置连接池，就像我对Tomcat所做的那样，但我不知道我应该怎么做。我发现的所有示例都显示了JavaConfig样式或使用单独的HikariCP属性文件。有人可以帮我找出在application.properties中配置它的属性名称吗？我还想从使用driverClassName方法切换到DataSourceClassName方法，因为它看起来更干净并且被推荐。这在我的applicatio
我正在尝试在我的SpringBoot(1.2.0.M1)应用程序中设置HikariCP，以便我可以使用它来代替TomcatDBCP进行测试。我想在我的application.properties文件中配置连接池，就像我对Tomcat所做的那样，但我不知道我应该怎么做。我发现的所有示例都显示了JavaConfig样式或使用单独的HikariCP属性文件。有人可以帮我找出在application.properties中配置它的属性名称吗？我还想从使用driverClassName方法切换到DataSourceClassName方法，因为它看起来更干净并且被推荐。这在我的applicatio
我启动了一个yarn应用程序，它给出的id为application_1560618551799_4465795但是，我惊讶地发现1560618551799表示SunJun1601:09:11CST2019，大约是3个月前。我一直以为id中的时间戳会落到今天，请问我能不能从id中算出应用程序什么时候开始？谢谢 最佳答案 遗憾的是，无法从应用程序ID本身推断出应用程序启动时间。SourcecodefortheApplicationId提供以下叙述:ApplicationIdrepresentsthegloballyuniqueident
我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
我正在尝试使用以下命令在Yarn上使用Spark触发一些作业(这只是一个示例，实际上我使用的是不同数量的内存和内核):./bin/spark-submit--classorg.mypack.myapp\--masteryarn-cluster\--num-executors3\--driver-memory4g\--executor-memory2g\--executor-cores1\lib/myapp.jar\当我查看WebUI以查看幕后真正发生的事情时，我注意到YARN正在选择一个不是SparkMaster的节点作为ApplicationMaster。这是一个问题，因为真正的Sp
据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD
我想知道YARNCLI是否提供了使用上一次执行生成的APPLICATION_ID重新提交YARN应用程序的可能性。例子:/opt/mapr/spark/spark-2.1.0/bin/spark-submit--num-executors5--executor-memory2G--executor-cores2--masteryarn--deploy-modecluster--files/opt/mapr/hive/hive-2.1/conf/hive-site.xml--classcom.cisco.sdp.cdx.processing.DenormSchedulerJSONDeno
首先，我使用的是Hadoop-2.6.0。我想在YARN集群中的特定节点上启动我自己的appmaster，以便在预定的IP地址和端口上打开服务器。为此，我编写了一个驱动程序，在其中创建了一个ResourceRequest对象并调用了setResourceName方法来设置主机名，并将其附加到ApplicationSubmissionContext对象通过调用setAMContainerResourceRequest方法。我尝试了几次，但无法在特定节点上启动AppMaster。搜索代码后，我发现RMAppAttemptImpl使我在ResourceRequest中设置的内容无效，如下所示
我有两个映射器类。所以使用ChainMapper.addMapper方法添加Mapper，使用ChainReducer.setReducer方法设置Reducer。ChainMapper.addMapper方法正常但是Chain.setReducer方法抛出语法错误ThemethodsetReducer(Job,Class,Class,Class,Class,Class,Configuration)inthetypeChainReducerisnotapplicableforthearguments(JobConf,Class,Class,Class,Class,Class,boole
