我使用hadoop0.20.0在4个节点的集群上运行一个程序。但是，当我查看jobtracker:50030时，发现hadoopjobtrcker显示reducer进度条无法达到100%，但是jobs已经成功完成。截图如下。我真的很好奇为什么会这样。但是，我的工作已成功完成。 最佳答案 这看起来像是获取进度报告的jobtracker中的错误。然而，由于Hadoop0.20.0于2009年发布并且有quiteafewreleasessincethen-这是一个有争议的问题 关于hadoop
我需要帮助来了解为什么在运行pig脚本时出现错误。但是当我在较小的数据中尝试相同的脚本时，它会成功执行。有几个类似问题的问题，但没有一个有解决方案。我的脚本是这样的:A=load‘test.txt’usingTextLoader();B=foreachAgenerateSTRSPLIT($0,’”,”’)ast;C=FILTERBBY(t.$1==2andt.$2matches‘.*xxx.*’);StoreCintotemp;错误是:org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLaunch
我有一个pig作业，计划每天通过Hadoop作业调度程序运行。它有时工作得很好，但偶尔会因以下错误而失败。每天它都会报告不同的失败原因。第一天:Error:java.io.IOException:Nospaceleftondevice第2天:ENOENT:Nosuchfileordirectory第三天:Losttasktracker:tracker_bos-hadoop14.co.com:localhost/127.0.0.1:48865第4天:Losttasktracker:tracker_bos-hadoop11.co.com:localhost/127.0.0.1:46408请
我有一个Oozie工作流程，本质上是1.SqoopsfromOracletoHDFS2.RunsMapReduceontheData3...我希望能够运行一个shell脚本来传递一个用于Sqoop操作的where子句。./run.sh"birth_date我希望将参数传递给配置OozieSqoop参数的job.properties文件，该参数传递给工作流。执行此操作的最佳方法是什么？ 最佳答案 如果我没理解错的话，你可以有一个job.properties_template文件，其中有一行sqoop-where-arg=WHERE_P
我在1个主节点和25个核心节点上运行AmazonElasticMapReduce(EMR)作业。引导操作在主节点上完成，但它们卡在核心节点上。构成map步骤的约5000个(共5200个)任务随后被报告为“正在运行”，而其余任务则为“待定”。然而，因为核心节点挂起，实际上没有任何东西在运行；我可以说是因为没有写入中间输出。大约30分钟后，所有之前“正在运行”的任务都被标记为“killed_unclean”并转为“待处理”。几分钟后，核心节点上的引导操作完成，但没有任何任务从“待定”状态转变为“运行状态”。当我使用2个核心节点而不是25个核心节点运行作业时，不会出现此问题；任务按预期完成。
我开始在HadoopMapReduce框架上实现KMeans算法。在这方面，我正在使用AmazonWebServices提供的弹性MapReduce。我想创建一个HDFS文件以在其上保存初始集群坐标，并在其上存储reducer的最终结果。我在这里完全困惑。无论如何要创建或“上传”这个文件到HDFS格式，以便所有映射器都能看到。有这方面的说明吗？谢谢。 最佳答案 最后我知道了怎么做。所以，为了将HDFS文件上传到集群中。您必须通过Putty连接到您的集群(通过使用安全key)。然后编写这些命令hadoopdistcps3://buck
我正在使用Hadoop1.2.1，eclipsejuno。我正在尝试在单个Mapreduce作业中链接三个maptask。在Eclipse中编写Mapreduce代码时，出现错误，例如chainmapper不适用于参数，而且我无法设置输入路径。以下是我的mapreduce代码，packageorg.myorg;importjava.io.IOException;importjava.net.URI;importjava.nio.file.FileSystem;importjava.util.StringTokenizer;importjavax.security.auth.login.
我正在尝试运行我的mapreduce程序。在我尝试运行它之后，输出如下。(我只显示输出的最后一部分)FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=3052FILE:Numberofbyteswritten=224295FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:Numberofwriteoperations=0HDFS:Numberofbytesread=0HDFS:Numberofbyteswritten=0HDFS:Numberofreadoperatio
我有一个包含2个作业的MapReduce应用程序。我需要在Job1和Job2之间运行一小段代码。换句话说，一个小代码在Job1的最终输出上运行，Job2中的所有映射器都能够使用这个小代码的输出。这段小代码不需要并行运行。它是一个顺序代码，应该在单台机器上运行并在HDFS中写入输出。我想知道如何在我的应用程序代码中编写Job1和Job2之间的顺序代码，它将在一台机器上运行并读取的输出Job1来自HDFS，并将其自己的输出也写入HDFS。 最佳答案 在您的驱动程序(主)类中，在执行Job1之后(通常是JobClient.runJob(c
当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job
