我正在尝试通过预处理所有结果来优化搜索引擎的性能。我们有大约5万个搜索词。我计划事先搜索这50k个术语并将其保存在内存中(memcached/redis)。在我的案例中，搜索所有50k术语需要一天多的时间，因为我们进行了深度语义搜索。所以我计划将搜索(预处理)分布在多个节点上。我正在考虑使用hadoop。我的输入尺寸非常小。即使总搜索词超过50k，也可能不到1MB。但是搜索每个术语都会占用一分钟时间，即更多的是面向计算而不是面向数据。所以我在想是该用Hadoop还是自己搭建分布式系统。我记得读过hadoop主要是在输入非常大的情况下使用。请建议我如何去做。我读到hadoop以block
我在我的mapreduce程序中使用分布式缓存，我将三个变量传递给这个mapreduce程序inputfile、outputdir和configfile.我想添加第三个参数，即配置文件到分布式缓存。我在MapReduce驱动程序的run()方法中设置参数如下:-conf.set("CONF_XML",args[2]);如何用同样的方法将这个文件添加到分布式缓存中。我该怎么做？通常我们添加使用URI(new(filepath));DistributedCache.addCacheFile(newURI(file_path),conf); 最佳答案
我是Hadoop新手，听说分布式缓存大小最大为10GB。这个对吗？如果我的大小超过10GB怎么办，有没有更好的解决方案？ 最佳答案 默认情况下，缓存大小为10GB。如果您想要更多内存，请在mapred-site.xml中配置local.cache.size以获得更大的值。不这样做的原因:最好在分布式缓存中保留几MB的数据。否则会影响您的应用程序的性能。 关于caching-Hadoop分布式缓存大小的限制是多少？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
它表明它创建了缓存文件。但是，当我查看文件不存在的位置时，当我尝试从我的映射器中读取时，它显示文件未找到异常。这是我要运行的代码:JobConfconf2=newJobConf(getConf(),CorpusCalculator.class);conf2.setJobName("CorpusCalculator2");//DistributedCachingofthefileemittedbythereducer2isdonehereconf2.addResource(newPath("/opt/hadoop1/conf/core-site.xml"));conf2.addResou
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
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(
我是hadoop的新手。我最近阅读了有关ApacheHadoop、Pig、Hive、HBase的基础知识。然后我遇到了术语“Hadoop分布”，例子有Cloudera、MAPR、HortonWorks。那么ApacheHadoop(及其回声系统)与“HadoopDistribution”的关系是什么它像Java虚拟机规范(文档)和OracleJVM、IBMJVM(文档的工作实现)吗？但是我们从Apache获得zip，这实际上是逻辑实现。所以我有点困惑。 最佳答案 SinceHadoopisanopensourceproject,an
我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru
