我有1节点Hadoop测试设置和MapReduce作业，它启动96个映射器和6个缩减器。在迁移到YARN之前，这项工作表现稳定但正常。使用YARN，它开始100%挂起，大多数映射器处于“挂起”状态。作业实际上是6个子作业(每个16个映射器+1个缩减器)。此配置反射(reflect)了生产过程顺序。所有这些都在单个JobControl下。与集群大小相比，节点数量少且作业相对较大的情况下，是否需要检查任何配置或最佳实践？当然，我关心的不是性能，而是开发人员完成这项工作的能力。最坏的情况是我可以通过分组子作业来“减少作业”，但我不想这样做，因为在生产中没有理由这样做，我希望测试和生产顺序相同
有没有办法将额外的元数据写入ORC文件？我找到了一种使用“KeyValueMetadata”在Parquet上做到这一点的方法。我查看了UserMetadataItem类，但不确定Orc是否提供了添加自定义元数据的方法。我想找到一种使用java的方法。 最佳答案 您可以将自定义键值对写入ORC文件的元数据。唯一的限制是在键值对中，键必须是字符串，值必须是二进制。查看此处了解更多信息:https://orc.apache.org/docs/file-tail.html#user-metadata
当我为Hive启用“自定义”身份验证时，Hue无法连接到HiveServer2。它抛出以下错误:CUSTOMserverauthenticationnotsupported.Validare['NONE','KERBEROS','PAM','NOSASL','LDAP'].如果我们使用自定义身份验证提供程序配置Hive，这是否意味着Hue不起作用？Hive本身工作正常，JDBC/ODBC使用自定义身份验证也按预期工作。有解决办法吗？引用:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+Up+HiveServer2
我正在尝试在Impala中执行查询并收到以下错误(AnalysisException:INT和STRING类型的操作数不可比较:B.COMMENT_TYPE_CD='100')有人可以帮我解决这个问题:查询:SELECTORDER_ID,L1.LONG_TEXTFROMDB.ORDER_COMMENTA,DB.SHORT_TEXTL1WHEREACTION_SEQUENCE=(SELECTMAX(ACTION_SEQUENCE)FROMDB.ORDER_COMMENTBWHEREB.COMMENT_TYPE_CD='100'ANDA.ORDER_ID=B.ORDER_ID)ANDCOM
我有一个python映射器和缩减器，我正在使用它和Hadoop流式API。在命令行上，这些脚本可以正常工作并执行预期的工作。我有一个NASA网络访问日志示例，您可以在此处看到它已正确处理和排序。tail-n10NASA_access_log_Jul95|./mapper.py|sort|./reducer.py|sort-r-k1,14163.205.53.141tornado.umd.edu在mapreduce作业中尝试相同的操作时，排序没有得到遵守。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-st
基于这个例子here，这有效。在我的数据集上尝试过相同的方法。示例数据集:OBSERVATION;2474472;137176;OBSERVATION;2474473;137176;OBSERVATION;2474474;137176;OBSERVATION;2474475;137177;将每一行视为字符串，我的Mapper输出为:key->string[2],value->string.我的分区程序代码:@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intreducersDefined){StringkeyStr=key.toStr
我有一个文件，其中包含文本和“^”之间的数据:一些文字^在这里^还有一些^更多到这里我正在编写自定义输入格式以使用“^”字符分隔行。即映射器的输出应该是这样的:一些文字去这里还有一些更多内容在这里我编写了一个扩展FileInputFormat的自定义输入格式，还编写了一个扩展RecordReader的自定义记录阅读器。下面给出了我的自定义记录阅读器的代码。我不知道如何处理这段代码。在WHILE循环部分使用nextKeyValue()方法时遇到问题。我应该如何从拆分中读取数据并生成自定义键值？我正在使用所有新的mapreduce包而不是旧的mapred包。publicclassMyRec
我们有一个自定义可写值对象的SequenceFile，该对象本质上等同于Pig中的复杂包数据类型。有没有一种方便的方法，我们可以编写自定义函数将hadoopWritable对象转换为bag数据类型，然后使用pig脚本对其进行处理？ 最佳答案 一种选择是查看elephant-bird-如果你向下滚动这个github页面到README部分，它有一个关于Pig的部分:PigIncludesconverterinterfaceforturningTuplesintoWritablesandviceversa我从来没有用过它，我想你必须自己实
我正在尝试通过将Python脚本作为映射器来测试HiveTRANSFORM。我的hive脚本是:addfile/full/path/to/mapper.py;setmapred.job.queue.name=queue_name;usemy_database;selecttransform(s.year,s.month,s.day,s.hour)using'mapper.py'frommy_tableslimit10;我的Python映射器脚本只是试图回应输入:#!/usr/local/bin/pythonimportsysforlineinsys.stdin:printline我尝试
我需要在Scala中使用我自己的类作为键/值对中的键。特别是，我有一个包含两个变量id1和id2的简单类，我希望元素仅根据id2和不是id1。我在网上找不到任何关于如何以及在何处可以重写reduceByKey()方法的比较方法的信息，以便它可以根据我的自定义compare()方法。感谢任何帮助。谢谢你。 最佳答案 您不能覆盖reduceByKey的比较，因为它无法利用这样一个事实，即您的数据通常在整个集群中的不同执行程序上按key进行混洗。不过，您可以更改key(请注意，根据您使用的转换/操作，这可能会重新洗牌周围的数据)。RDD中
