在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我是python的新手，正在尝试按照说明http://www.yekeren.com/blog/archives/1005构建推荐系统,让我困惑的是:defreducer3_init(self):self.pop={}file=open(self.options.item_pop,"r")forlineinfile.readlines():movieid_jstr,pop_jstr=line.strip().split("\t")movieid=json.loads(movieid_jstr)pop=json.loads(pop_jstr)self.pop[movieid]=popfi
如果我有一个包含1000行的数据文件......并且我在我的字数统计程序的map方法中使用了TextInputFormat。因此，数据文件中的每一行都将被视为一个拆分。RecordReader会将每一行(或拆分)作为(Key,Value)对提供给map()方法。根据我的理解..1000次map()方法应该为每一行或记录执行。表示将运行多少个Mappers？抱歉，在这里混淆了。map()方法只是mapper的一个实例，对吧。那么每个Mapper任务有多少个map实例是根据什么决定的？？？注意:当我为1000行数据执行WordCountMapReduce程序时。我看到Mappers的数量为
我正在尝试通过oozie作业运行wordcount程序。当我像hadoopjarwordcoutjar/data.txt/out一样手动运行wordcoutjar时。它运行良好并给我输出。这是我的wordcount程序的映射器代码的详细信息。publicclassMapperWordcountextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)thr
由于一些数据在所有map()函数之间共享，我无法在setup()中生成它们，因为每个setup()对应于每个map()函数，而我想做的是预先生成一些数据并将其存储在可实现的地方，然后在每个map()中使用它。我该怎么做？假设我正在使用Mapreduce执行KNN，并且我想使用每个map()的所有测试数据。我应该在哪里存储这些测试数据，然后在映射器中使用它们？非常感谢。 最佳答案 您可以将预先计算的数据存储到HDFS中，然后将其包含在作业的DitributedCache中。https://hadoop.apache.org/docs/
我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha
映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过
我正在编写一个mapreduce程序来处理一个文本文件，将一个字符串附加到每一行。我面临的问题是映射器的map方法中的文本值不正确。每当文件中的一行小于前一行时，会自动将几个字符附加到该行以使该行的长度等于上一行的长度。映射方法参数如下*@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{*我正在记录map方法中的值并观察此行为。有什么指点吗？代码片段DriverConfigurationconfiguration=newCon
这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。
