我正在使用Hadoop版本0.20.2(Cloudera发行版cdh3u6)并发现问题。据我了解，如果我在/etc/hadoop/conf/mapred-site.xml中设置一个值，它应该自动覆盖Hadoop默认值。所以我设置了一个变量如下:mapred.child.java.opts-Xmx1024m但是，这没有任何效果。现在，我知道hadoop正在读取该文件，因为如果我将变量设置为final(true)，则该设置确实适用于我的工作。但是，据我了解，这不是必需的，因为mapred-site.xml应该在mapred-default.xml之后加载所以它应该简单地覆盖它。您可能会问，

我正在从事一个NLP项目，该项目可以创建实体集并计算大型语料库的成对相似性。目前我正在使用hadoopstreaming并在Python中实现了所有映射器和缩减器。由于算法需要多轮map-reduce，我使用Shell脚本来链接作业。现在这是我的顾虑和我接下来想做的事情:[问题1]。作业链和作业控制。链接hadoop流作业是有问题的。如果作业序列(job1-job2-job3)中的作业2失败，我必须手动删除输出文件夹，调整启Action业的脚本文件并从中间重新运行作业序列。我真的希望找到一种更聪明的方法来做到这一点。由于我需要经常调整算法的参数和逻辑，我不想一次又一次地重复这些步骤。[

我有一个要求，我们需要自定义使用avrostorage在pig中加载文件的方式:例如，我有一个具有以下架构的avro文件:{"namespace":"avroColorCount","type":"record","name":"User2","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"content","type":"bytes"}]}现在如果我使用下面的命令它工作正常:x=load'sample.avro'USINGAvroStorage()AS(name:chararray,content:bytearray);但是，如果

我正在尝试探索ApacheSpark，作为其中的一部分，我想自定义InputFormat。就我而言，我想阅读xml文件并转换每次出现的到新记录。我确实写了定制TextInputFormat(XMLRecordInputFormat.java)返回自定义**XMLRecordReaderextendsorg.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader**但我不明白为什么Sparkmaster不调用自定义输入格式(XMLRecordInputFormat.class)？由于某种原因，它继续表现得像普通的分线器。代码如下:importjava.util.Iter

我正在尝试熟悉Hadoop/HbaseMapReduce作业，以便能够正确编写它们。现在我有一个Hbase实例，其中包含一个名为dns的表，其中包含一些DNS记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在，我只使用IntWritable或Text，我想知道是否可以为我的Mapper/Reducer使用自定义对象。我试着自己做，但我得到了Error:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapre

我已经在同一台机器上安装了Hadoop2.6.5和Pig0.16。我跑了pig然后我加载了一个文件使用a=load'/user/hduser/input/palabras.txt';我得到了这个信息INFOorg.apache.hadoop.conf.Configuration.deprecation-fs.default.nameis已弃用。相反，使用fs.defaultFS但我想知道如果我已经在core-site.xml文件中更改了该属性，为什么会出现此消息？我希望清楚，如果需要其他信息，请告诉我。谢谢! 最佳答案 它与您的co

如果我不指定映射器的数量，如何确定该数量？是否有从配置文件(例如mapred-site.xml)中读取的默认设置？ 最佳答案 在Chris上面添加的内容上添加更多内容:映射的数量通常由输入文件中的DFSblock数量决定。虽然这会导致人们调整他们的DFSblock大小来调整map的数量。map的正确并行级别似乎是大约10-100个map/节点，尽管对于非常cpu-lightmaptask，这可以达到300左右。任务设置需要一段时间，因此最好至少花一分钟时间执行map。您可以通过修改JobConf的conf.setNumMapTask

我正在开始使用Hadoop，并致力于为“购买了x的客户也购买了y”构建MapReduce链，其中y是与x一起购买最频繁的产品。我正在寻找有关提高此任务效率的建议，我的意思是减少从映射器节点转移到缩减器节点的数据量。我的目标与其他“客户购买x”场景略有不同，因为我只想存储给定产品的最常购买产品，而不是按给定产品排名的购买产品列表频率。我正在关注thisblogpost指导我的方法。如果，据我所知，Hadoop中最大的性能限制因素之一是将数据从映射器节点改组到缩减器节点，那么，对于MapReduce链的每个阶段，我希望将改组后的数据量保持在一定水平最小值。假设我的初始数据集是一个SQL表p

我正在尝试运行具有自定义jar步骤的EMR集群。该程序从S3获取输入并输出到S3(或者至少这是我想要完成的)。在步骤配置中，我在参数字段中有以下内容:v3.MaxTemperatureDrivers3n://hadoopbook/ncdc/alls3n://hadoop-szhu/max-temp其中hadoopbook/ncdc/all是包含输入数据的存储桶的路径(作为旁注，我正在运行的示例来自此book)，并且hadoop-szhu是我自己的存储桶，我想在其中存储输出。按照这个post，我的MapReduce驱动程序如下所示:packagev3;importorg.apache.h

我正在尝试编写一个程序来连接到HBase。但是当我执行以下命令时HBaseConfiguration.create();我收到以下错误:."hbase-default.xml文件似乎是旧版本的HBase(null)，这个版本是0.92.1-cdh4.1.2。当我深入挖掘并在内部进行调试时，请观察以下内容:classHBaseConfigurationprivatestaticvoidcheckDefaultsVersion(Configurationconf){if(conf.getBoolean("hbase.defaults.for.version.skip",Boolean.FA