我有一个由许多小文件(每个平均30-40MB)组成的数据集。我想通过MapReduce对它们运行分析，但是对于每个作业，映射器将再次读取文件，这会对I/O性能(开销等)造成沉重的负担。我想知道是否可以使用映射器一次，为不同的reducer发出各种不同的输出？当我环顾四周时，我发现多个reducer是不可能的，但唯一可能的是作业链。但是，我想并行运行这些作业，而不是按顺序运行，因为它们都将使用相同的数据集作为输入并运行不同的分析。所以，总而言之，我想要的东西如下所示:Reducer=Analytics1/Mapper-Reducer=Analytics2\Reducer=Analytic
我们有一个大约有20个节点的集群。这个集群在许多用户和作业之间共享。因此，我很难通过观察我的工作来获得一些指标，例如CPU使用率、I/O、网络、内存等...如何获得工作级别的指标。PS:集群已经安装了Ganglia，但不确定如何让它在作业级别工作。我想做的是监控集群使用的资源，仅用于执行我的工作。 最佳答案 您可以从SparkHistoryServer获取spark作业指标，它显示以下信息:-调度程序阶段和任务列表-RDD大小和内存使用情况的总结-A环境信息-有关正在运行的执行程序的信息1、启动spark应用前将spark.even
我在Hbase中有一个表，让我们说“tbl”，我想使用hive。因此，我将表映射到配置单元如下:CREATEEXTERNALTABLEtbl(idstring,datamap)STOREDBY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,data:")TBLPROPERTIES("hbase.table.name"="tbl");查询如:select*fromtbl","selectidfromtbl","selectid,dataf
我是Hadoop新手。最近我正在尝试处理(仅读取)hdfs/hadoop上的许多小文件。平均文件大小约为1kb，文件数量超过10M。由于某些限制，该程序必须用C++编写。这只是一个性能评估，所以我只使用5台机器作为数据节点。每个数据节点有5个数据盘。我编写了一个小型C++项目来直接从硬盘读取文件(而不是从HDFS)以构建性能基线。该程序将为每个磁盘创建4个读取线程。性能结果是每个磁盘大约有14MB/s。总吞吐量约为14MB/s*5*5=350MB/s(14MB/s*5磁盘*5台机器)。但是，当这个程序(仍然使用C++，动态链接到libhdfs.so，创建4*5*5=100个线程)从hd
目前，要对hive中的列进行百分位数排名，我使用的是类似以下的内容。我正在尝试按项目所属的百分位数对列中的项目进行排名，为每个项目分配一个0到1的值。下面的代码分配了一个从0到9的值，本质上是说char_percentile_rank为0的项目在项目的后10%中，值为9的项目在前10%中.有更好的方法吗？selectitem,characteristic,casewhencharacteristic注意:我必须执行collect_set以避免自连接，因为百分位数函数隐式执行groupby。我发现百分位数函数非常慢(至少在这种用法中)。也许手动计算百分位数会更好？
我是HadoopHive的新手，我正在开发一个报告解决方案。问题是查询性能真的很慢(hive0.10，hbase0.94，hadoop1.1.1)。其中一个查询是:selecta.*,b.country,b.cityfromp_country_town_hotelbinnerjoinp_hotel_rev_agg_periodaon(a.key.hotel=b.hotel)whereb.hotel='AdriaPraha'anda.min_date这需要相当长的时间(50秒)。我知道我知道，连接是在字符串字段上而不是在整数上，但数据集并不大(cca3300和100000条记录)。我尝试
你们中有人尝试过Hadoop吗？在无共享架构中，它可以在没有随附的分布式文件系统的情况下使用吗？这有意义吗？我也对您的任何性能结果感兴趣... 最佳答案 是的，您可以在本地文件系统上使用Hadoop，方法是在各个地方使用文件URI而不是hdfsURI。我认为Hadoop附带的很多示例都是这样做的。如果您只是想了解Hadoop的工作原理和基本的map-reduce范例，这可能很好，但是您将需要多台机器和分布式文件系统才能获得架构固有的可扩展性的真正好处。 关于performance-使用H
我正在使用排序基准对Spark进行简单的扩展测试——从1个核心到8个核心。我注意到8核比1核慢。//runsparkusing1corespark-submit--masterlocal[1]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output//runsparkusing8coresspark-submit--masterlocal[8]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output每种情况下的输入和输出目录都在HDFS中。1core:80secs8cores:1
spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism有什么区别？我在SparkSQL中都尝试过设置，但是第二阶段的任务数一直是200。 最佳答案 来自答案here,spark.sql.shuffle.partitions配置在为连接或聚合改组数据时使用的分区数。spark.default.parallelism是RDD中的默认分区数s由join等转换返回,reduceByKey,和parallelize当用户未明确设置时。注意spark.default.parallelism似
我正在尝试使用PaypalSOAPAPI实现链式自适应支付。在我的沙盒中它工作正常。现在我将代码移至实时API。当我使用主要收款人付款时，它会返回此错误:userisnotallowedtoperformthisaction我有我的帐户的应用程序ID和批准。我该如何解决这个错误？ 最佳答案 我们也有这个问题，目前我们的应用程序只是有条件地获得批准。topanswertothisquestiononx.com似乎表明某些使用自适应支付API的操作，包括链式支付(我们遇到了问题)在应用程序获得有条件批准时将无法运行。为了您的方便从那里引
