当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job
我在pyspark和mongoDB之间建立简单的“helloworld”连接时遇到了问题(参见我正在尝试模拟的示例https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/tree/master/spark/src/main/python)。有人可以帮我理解并解决这个问题吗？详细信息:我可以使用下面看到的--jars--conf--py-files成功运行pysparkshell，然后导入pymongo_spark，最后连接到数据库；但是，当我尝试打印“helloworld”时，由于permissiondenied'/home/.cache'问题，python无法
有可能吗？上下文:我的reducer配置方法需要从DistributedCache读取一组文件(总大小约为150MB)。但是，我不知道为什么hadoop需要这么长时间才能杀死一些reducer，尽管事实上有一些reducer已成功完成。我使用旧的API，我只能在配置方法中访问JobConfconf变量。我的想法是让reporter变量成为一个字段，然后我可以在配置方法中调用它。但似乎在调用reduce之前调用了configure。 最佳答案 转换您的代码以使用新的API!然后在setup()中，您可以访问context变量并调用pr
我想添加自定义counters到我的ApacheCrunch使用org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context.getCounterAPI的作业。有人知道如何从Crunch管道访问上下文吗？ 最佳答案 最明显的地方是org.apache.crunch.DoFn#getCounter你猜怎么着？它在那里... 关于java-Apache紧缩:howtocreatecustomcounters，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
Counter.getName()方法与Counter.getDisplayName()方法有什么区别。我没有从文档中看到太多信息http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Counter.html请澄清。谢谢，文卡特 最佳答案 Hadoop框架对可读的计数器名称使用标准Java本地化。该名称由框架在内部使用，但当您看到计数器时显示的是显示名称。要查看它的实际效果，在与包含枚举的顶级类相同的目录中创建以枚举命名的属性文件。属性文件应包含一个
事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我正在尝试安装具有3个节点的hadoopcloudera集群，所有这些节点都是ubuntu12.04机器。为此，我做了以下事情。我已经在所有机器上创建了hduser，并通过以下命令授予它root权限。sudoaddgrouphadoopsudoadduser--ingrouphadoophdusersudoadduserhdusersudosudosuhduser然后在所有机器上通过以下命令为无密码ssh生成无密码key。机器详细信息:master-1ip:192.168.0.101slave-1ip:192.168.0.102slave-2ip:192.168.0.103命令:ssh
我没有看到一开始就设置MapReduce作业的计数器值的直接方法吗？map/reduce任务之间的计数器增量原子操作也是如此吗？ 最佳答案 不确定您在开始时设置计数器值是什么意思-您的意思是将计数器值初始化为0以外的值(您这样做的用例是什么？)。至于原子操作，计数器是为每个任务单独累加的。当任务完成时，计数器值被提交到全局总数(只有提交的任务被提交，所以如果你有两个任务正在运行，只有成功的任务计数器被提交。 关于hadoop-将MapReduceCounter值设置为某个值，我们在Sta
我的工作流程如下:我正在处理大量数据。我有一个需要缓存的MapFile。此文件的大小现在为1GB，但我希望它最终会变大。MapFile的内容应该是这样的:12345,45464192.34.23.133214,45321123.45.32.1在map-phase中，我处理来自TextInputFormat格式的输入文件中的每条记录。我解析该行(按标记拆分)并检索前两个标记，token1和token2。如果(token1,token2)对不在缓存文件中，那么我调用API，获取信息，保存在缓存中(如果可能)并继续处理。privateParserparser=newcustomParser(
我有一个python文件，用于在Hadoop(版本2.6.0)上使用mrjob来计算二元语法，但我没有得到我希望的输出，而且我在破译终端中的输出时遇到了问题我哪里出错了。我的代码:regex_for_words=re.compile(r"\b[\w']+\b")classBiCo(MRJob):OUTPUT_PROTOCOL=mrjob.protocol.RawProtocoldefmapper(self,_,line):words=regex_for_words.findall(line)wordsinline=list()forwordinwords:wordsinline.app
