我想问一下。为什么如果我在mapreduce.map/reduce.memory.mb和mapreduce.map/reduce.java.opts中将mapred-site.xml配置为比默认值更大的值会使我的工作变慢？但是如果我将它配置得太低，那么我会任务失败。而且我认为在这种情况下，我在hadoop上的内存配置是没有必要的......你能给我解释一下吗？ 最佳答案 当您增加mapreduce.map/reduce.memory.mb和mapreduce.map/reduce.java.opts的值时，您的环境中可能会发生什么>
我有一个大小为136MB的输入文件，我启动了一些WordCount测试，我只监控一个映射器。然后我在我的hdfs-site.xml中将dfs.blocksize设置为64MB并且我仍然得到一个映射器。我做错了吗？ 最佳答案 dfs.block.sizeisnotaloneplayingaroleandit'srecommendednottochangebecauseitappliesgloballytoHDFS.Splitsizeinmapreduceiscalculatedbythisformulamax(mapred.min.s
我们需要在HDFS位置、HDFS文件夹之间建立一个文件副本。我们目前在shell脚本循环中使用了curl命令，如下所示。/usr/bin/curl-v--negotiate-u:-XPUT":/webhdfs/v1/busy/rg/stg/"$1"/"$table"/"$table"_"$3".dsv?op=RENAME&destination=/busy/rg/data/"$1"/"$table"/"$table"_$date1.dsv"不过这样就实现了文件的移动。我们需要建立一个文件副本，以便将文件保留在原始暂存位置。想知道有没有相应的curl操作？op=RENAME&destin
我正在spark-shell中测试以下脚本-分区表的单分区扫描。vals=System.nanoTimevarq=s"""select*frompartitioned_tablewherepart_column='part_column_value'"""spark.sql(q).showprintln("Elapsed:"+(System.nanoTime-s)/1e9+"seconds")第一次执行大约需要30秒，而所有后续执行大约需要2秒。如果我们看一下运行时统计信息——在第一次执行之前还有两个额外的作业看起来有1212个阶段的作业扫描表中的所有分区(分区总数1199，该表的HD
我正在尝试在ApachePig中编写用于矩阵加法的代码。matrixM=LOAD'Mmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);matrixN=LOAD'Nmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);unionres=UNIONmatrixM,matrixN;DUMPunionres;res=GROUPunionresBY(i,j);DUMPres;ILLUSTRATEres;final_res=FOREACHresGENERATEgroup.$0ASi,group.$1ASj,SUM(unionres.v)A
我可以从一个表中获取所有行curl-H"Accept:application/json"http://localhost:8080/table/*我可以限制行数curl-H"Accept:application/json"http://localhost:8080/table/*?limit=10问题是行总是插入前10行而不是最后10行。想弄个反序，特意结合了limit参数。我知道setReversed参数，在HBaseshell中它工作正常:scan'table',{LIMIT=>10,REVERSED=>TRUE} 最佳答案 看
我使用ubuntu12，Hadoop1.0.3，我使用webhdfscurl创建文件。curl-i-XPUT"http://localhost:50070/webhdfs/v1/test.txt?op=CREATE或使用curl-i-XPUT-T/home/hadoop/TestFile/test.txt"http://localhost:50070/webhdfs/v1/test?op=CREATE"两次表扬结果为HTTP/1.1307TEMPORARY_REDIRECThdfs-site.xml缺少什么设置？或者没有设置其他权限？谢谢! 最佳答案
问题陈述:-我需要比较两个表Table1和Table2，它们都存储相同的内容。所以我需要将Table2与Table1进行比较，因为Table1是需要进行比较的主表。因此，在比较之后，我需要报告Table2存在某种差异。这两个表有很多数据，大约TB的数据。所以目前我已经编写了HiveQL来进行比较并取回数据。所以我的问题是，就PERFORMANCE而言，编写CUSTOMMAPPER和REDUCER来完成此类工作或HiveQL哪个更好>我写的会很好，因为我将在数百万条记录上加入这两个表。据我所知，HiveQL在内部(在幕后)生成优化的自定义map-reducer并提交执行并取回结果。
Hadoop等开源分布式计算框架的效率如何？我所说的效率是指可用于大多数纯计算任务中的“实际工作”的CPU周期。换句话说，有多少CPU周期用于开销，或因未使用而浪费？我不是在寻找具体数字，只是一个粗略的图片。例如。我可以期望使用集群90%的CPU能力吗？99%？99.9%？更具体地说，假设我想计算PI，并且我有一个算法X。当我在一个紧密循环的单核上执行此操作时，假设我获得了一些性能Y。如果我在使用例如分布式方式Hadoop，我期望性能下降多少？我知道这取决于很多因素，但粗略的幅度是多少？如果重要的话，我正在考虑一个可能有10-100个服务器(总共80-800个CPU内核)的集群。谢谢!
我在我的pig脚本中使用了这些行:setdefault_parallel20;requests=LOAD‘/user/me/todayslogs.gz’USINGcustomParser;intermediate_results=some_data=FOREACHintermediate_resultsGENERATEday,request_id,result;STOREsome_dataINTO'/user/me/output_data'USINGPigStorage(',');“/user/me/todayslogs.gz”包含数千个gzip文件，每个文件大小为200MB。当脚本完
