请对我放轻松一点，因为我才接触Hadoop和Mapreduce3个月。我有2个文件，每个文件120MB，每个文件中的数据完全是非结构化的，但具有共同的模式。由于数据结构不同，默认的LineInputFormat无法满足我的要求。因此，在读取文件时，我覆盖了isSplitable()方法并通过返回false来停止拆分。这样1个映射器就可以访问一个完整的文件，我可以执行我的逻辑并实现要求。我的机器可以并行运行两个映射器，所以通过停止拆分，我通过为每个文件一个一个地运行映射器而不是为一个文件并行运行两个映射器来降低性能。我的问题是如何为两个文件并行运行两个映射器以提高性能。例如Whenspl

我要更换HadoopCDH5.7集群中的多台机器。我首先添加了一些新机器并停用了相同数量的现有数据节点。我注意到在停用节点时block被标记为复制不足。这是否意味着我在停用多个节点时会面临风险？我可以并行停用所有节点吗？有没有更好的方法来更换所有机器？谢谢! 最佳答案 很明显，当一个节点关闭(或删除)时，数据复制不足。当您添加新节点并重新平衡时，这将自动修复。实际发生了什么？假设集群上的复制因子是3。当一个节点退役时，存储在其上的所有数据都消失了，该数据的复制因子现在是2(因此处于复制状态)。现在，当您添加一个新节点并重新平衡时，丢

目前我的oozie工作流程中有6个操作，如下所示。在MainJob1完成后，所有第一个、第二个和第三个作业应该并行运行。MainJob2完成后，只有第二个和第三个作业应该并行运行。有没有可能解决上述工作流执行方式？....${executionModeeq"DEFAULT"}${executionModeeq"INVALID"}.............................................. 最佳答案 您可以将firstparalleljob、secondparalleljob和thirdparallel

我的hadoopreduce任务中的Action有外部效果，而且它们不是幂等的。我在任务跟踪器中观察到，尝试了一个reducer，然后启动了同一组键的另一个reducer，而没有杀死原来的reducer。我配置错了吗？这是这个reduce任务的表: 最佳答案 这是由于hadoop中的推测执行。如果Hadoop检测到少数集群节点上有一些慢速任务，它是Hadoop指定备份任务的选项。备份任务将优先安排在速度较快的节点上。重复任务中最先完成的任务将成为用于进一步操作的任务。您可以通过将以下参数设置为false来关闭此功能mapred.re

假设HDFS的复制因子是3，那么对于一个map任务，有三个节点保存它的输入数据。map任务是从所有3个节点并行读取还是随机选择其中一个？我做了一些实验，我将其中一个数据节点设置为具有非常低的带宽并获得一些非常慢的maptask，所以我猜maptask不会并行读取所有可用的数据节点，我是对的？感谢您的帮助! 最佳答案 如果您的复制因子是3，则集群中有三个节点保存特定映射任务的输入数据。JobTracker只会将map任务分配给这三个节点中的一个，因此它只会从该节点读取数据。Hadoop具有称为推测执行的功能。在推测执行中，如果JobT

我是hadoop的初学者，当我运行hadoop作业时，我注意到进度日志显示映射80%减少25%。我对mapreduce的理解是映射器产生一堆中间值。在映射器产生输出之后，有中间对的洗牌/排序，这些值被发送以减少作业。谁能解释一下map/reduce如何并行工作。 最佳答案 必须将映射器的输出复制到适当的缩减器节点。这称为洗牌过程。这甚至可以在所有映射器完成之前就开始，因为决定将哪个键转到哪个缩减器仅取决于映射器的输出键。所以你看到的25%的进步是由于洗牌阶段。shuffle之后是sort阶段，然后是reduce阶段。除非所有映射器都

1.使用VScode运行Python时提示以下错误：PSC:\Users\86158>activatePSC:\Users\86158>condaactivateyolov8usage:conda-script.py[-h][--no-plugins][-V]COMMAND...conda-script.py:error:argumentCOMMAND:invalidchoice:'activate'(choosefrom'clean','compare','config','create','info','init','install','list','notices','package',

我有一个针对单个文件迭代运行的hadoop作业。现在，如果我必须为目录中的每个文件并行运行多个作业，那么在HADOOP中休假的最佳实践是什么。 最佳答案 可以引用项目haloop它解决了迭代映射减少。然后，如果文件很大，那么继续使用haloop，否则你可能会合并小文件以获得更好的性能。 关于hadoop-如何在HADOOP中并行运行多个迭代作业，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/ques

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