我试图将本地csv文件导出到MySQL表“test”:$sqoopexport-fslocal-jtlocal--connectjdbc:mysql://172.16.21.64:3306/cf_ae07c762_41a9_4b46_af6c_a29ecb050204--usernameusername--passwordpassword--tabletest--export-dirfile:///home/username/test.csv但是，我收到一个奇怪的错误提示mapreduce.tar.gznotfound:Warning:/usr/hdp/2.5.0.0-1245/hba

嗨，我刚刚想到了一个奇怪的任务:我使用EMR运行java-MapReduce作业。数据大概是1T，我用的是1master+8slave。所有实例都是r2.2xlarge。最初，一切看起来都很好，如下所示:INFOmapreduce.Job:map0%reduce0%INFOmapreduce.Job:map1%reduce0%INFOmapreduce.Job:map2%reduce0%INFOmapreduce.Job:map3%reduce0%INFOmapreduce.Job:map4%reduce0%INFOmapreduce.Job:map5%reduce0%INFOmapr

目标我想从一个输入文件和一个数组中得到多个输出文件，如picture所述.我的想法我考虑过为父类Program设置一个名为“check”的静态属性。publicclassProgram{//AttributecheckprivatestaticStringcheck=null;publicstaticclassProgramMapperextendsReducer{//mapping}publicstaticclassProgramReducerextendsReducer{//reducing}publicstaticvoidmain(String[]args){//mainprog

我无法理解为MapReduce和Spark作业分配资源的内部机制。在同一个集群中，我们可以运行MapReduce和Spark作业，但是为了运行MapReduce作业，内部资源管理器将为作业分配可用资源，例如数据节点和任务跟踪器。在内部工作我需要的“N”个映射器和缩减器。当谈到Spark上下文时，它需要工作节点和执行程序(内部JVM)来计算程序。这是否意味着MapReduce和Spark作业会有不同的节点？如果不是，任务跟踪器和执行器之间将如何区分。集群管理器将如何为Hadoop和Spark作业识别特定节点。这里有人能赐教吗 最佳答案

packagebr.edu.ufam.anibrata;importjava.io.*;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.StringTokenizer;importjava.util.Arrays;importjava.util.HashSet;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.apache.hadoop.conf.Co

在升级到MR2(YARN)之前，我将获得对RunningJob的引用并调用#killJob为了强制关闭MapReduce作业。升级到YARN后，我看到YarnClient提供了一个#killApplication方法。我应该费心从前者切换到后者吗？有什么好处吗？ 最佳答案 当MapReduce在YARN模式下运行时，MapReduce客户端的方法会通过一个名为YARNRunner的包装类。作业终止请求通过YARNRunner#killApplication执行.privatevoidkillApplication(Applicati

只是为了学习基础，我正在尝试创建一个MapReduce程序，而无需在驱动程序类中定义映射器和化简器，以防万一它使用身份映射器和化简器。如果我只评论reducer但当我评论两者时给出错误，它工作正常。下面是我的驱动程序类代码。请提出建议。任何帮助将不胜感激。提前致谢!Jobjob=Job.getInstance(getConf(),"wordcount");job.setJarByClass(WordCountRun.class);//job.setMapperClass(WordCountMapper.class);//job.setReducerClass(WordCountRedu

我正在尝试使用Hadoop和ApachePig。我有一个包含一些数据的.txt文件和一个包含我的脚本的脚本.pig文件:student=LOAD'/home/srv-hadoop/data.txt'USINGPigStorage(',')as(id:int,firstname:chararray,lastname:chararray,phone:chararray,city:chararray);student_order=ORDERstudentBYfirstnameASC;Dumpstudent_order;这是我的.txt文件:001,Rajiv,Reddy,21,9848022

假设我有三个数据集，我想通过连接所有这三个数据集/文件来回答多个问题。例如，如果第一个数据集有(id,name)，第二个有(id,sum,key)，第三个有(键，价格)。如何使用id连接第一个和第二个文件，在同一个程序中如何使用key连接第二个和第三个文件？ 最佳答案 不可能在同一个程序中执行此操作。要完成您想要做的事情，您必须运行两个map-reduce作业。第一个map-reduce作业处理第一个文件和第二个文件，生成格式如下的输出文件-idname,sum,key上面reducerkey是“id”，reducervalue是“

我在我的项目中使用Hbase支持的Hive表，但我们选择Hbase支持的Hive的原因是为了执行更新。除此之外，Hbase支持的Hive表还有哪些其他优点。因为它在从Hive查询时仍然使用MapReduce。即使我们需要少量数据并且由于表很大，也需要时间来给出结果。但是，如果我们在Hbaseshell上执行带范围扫描或仅在Hbase中获取结果，则只需几分之一秒。那么除了更新(现在在HIVE中也可用)和SQL易用性之外，使用Hbase支持的Hive表还有哪些其他优势。如果HIVE由Hbase支持，它如何评估和运行查询？为什么它使用MapReduce扫描并给出结果而不是更快的Hbase引擎