在Hue中的OozieEditor中提交mapreduce作业时如何解决这个问题？:JA017:无法查找与操作[0000009-150711083342968-oozie-root-W@mapreduce-f660]关联的hadoop作业ID[job_local152843681_0009]。此操作失败!更新:Herearelogfile:2015-07-1504:54:40,304INFOActionStartXCommand:520-SERVER[myserver]USER[root]GROUP[-]TOKEN[]APP[My_Workflow]JOB[0000010-150711
请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好
我正在尝试使用AmazonElasticMapReduce运行数百万个案例的一系列模拟。这是一个没有reducer的Rscript流作业。我在我的EMR调用--reducerorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer中使用IdentityReducer。脚本文件在手动传递一行字符串时从Linux机器上的命令行本地测试和运行时工作正常echo"1,2443,2442,1,5"|./mapper.R然后我得到了我期望的一行结果。但是，当我使用EMR上的输入文件中的大约10,000个案例(行)测试我的模拟时，在10,000个输入行中，我只得到了十
我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功，但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.
我正在使用ClouderaHadoop。我能够运行简单的mapreduce程序，我提供一个文件作为MapReduce程序的输入。此文件包含所有其他要由mapper函数处理的文件。但是，我卡在了一点。/folder1-file1.txt-file2.txt-file3.txt如何将MapReduce程序的输入路径指定为"/folder1"，以便它可以开始处理该目录中的每个文件？有什么想法吗？编辑:1)首先，我提供了inputFile.txt作为mapreduce程序的输入。它运行良好。>inputFile.txtfile1.txtfile2.txtfile3.txt2)但是现在，我不想提
hadoopjob-killjob_id和yarnapplication-killapplication_id有什么区别？job_id和application_id是否代表/指代同一个任务？ 最佳答案 hadoopjob-killjob_id和yarnapplication-killapplication_id这两个命令都用于终止在Hadoop上运行的作业。如果您正在使用MapReduceVersion1(MRV1)并且您想要终止在Hadoop上运行的作业，那么您可以使用hadoopjob-killjob_id杀死一个工作，它会杀死
我希望我是以正确的方式提出这个问题。我正在学习使用ElasticMapReduce的方法，并且看到了很多关于可与“流式”作业流一起使用的“聚合”reducer的引用资料。在Amazon的“AmazonElasticMapReduce简介”PDF中，它指出“AmazonElasticMapReduce有一个名为aggregrate的默认缩减器”我想知道的是:还有其他可用的默认reducer吗？我知道我可以编写自己的reducer，但我不想最终编写已经存在的东西并“重新发明轮子”，因为我确信我的轮子不会像原来的那样好。 最佳答案 他们引
AmazonEMRDocumentationtoaddstepstocluster表示单个ElasticMapReduce步骤可以向Hadoop提交多个作业。然而，AmazonEMRDocumentationforStepconfiguration建议单个步骤只能执行一次hadoop-streaming.jar(也就是说，HadoopJarStep是一个HadoopJarStepConfig而不是一组HadoopJarStepConfigs)。一次向Hadoop提交多个作业的正确语法是什么？ 最佳答案 赞AmazonEMRDocum
所以我们正在运行提取数据并进行一些扩展数据转换并写入几个不同文件的spark作业。一切都运行良好，但我在资源密集型作业完成和下一个作业开始之间出现随机的扩展延迟。在下图中，我们可以看到安排在17:22:02的作业用了15分钟才完成，这意味着我预计下一个作业将安排在17:37:02左右。但是，下一个工作安排在22:05:59，即工作成功后+4小时。当我深入研究下一个作业的sparkUI时，它显示(Spark1.6.1与Hadoop2)更新:我可以确认大卫在下面的回答是关于如何在Spark中处理IO操作的，这有点出乎意料。(考虑到排序和/或其他操作，文件写入本质上是在幕后“收集”是有意义的
全部threeconstructorsoforg.apache.hadoop.mapreduce.Job已弃用，有没有办法以非弃用的方式构建Job类？谢谢。 最佳答案 我会忽略弃用警告并坚持使用“mapred”包，而不是“mapreduce”。这个JIRAMAPREDUCE-1734删除了0.20.3的弃用。 关于hadoop-org.apache.hadoop.mapreduce.Job的所有三个构造函数都已弃用，构造Job类的最佳方法是什么？，我们在StackOverflow上找到一
