我正在下面的spark上执行此查询，但它不起作用。当到达第13阶段时，它会阻塞。并且磁盘空间在增加的同时在同一阶段被阻塞什么都不做，然后当磁盘变满时。查询有问题，您看到spark查询有什么问题了吗？首先我在配置单元中创建一个View:createviewq2_min_ps_supplycostasselectp_partkeyasmin_p_partkey,min(ps_supplycost)asmin_ps_supplycostfrompart,partsupp,supplier,nation,regionwherep_partkey=ps_partkeyands_suppkey=p
可以使用hivehive.fetch.task.conversion参数在Hive中启用Fetch任务进行简单查询，而不是Map或MapReduce。请解释为什么Fetch任务比Map运行得快得多，尤其是在做一些简单的工作时(例如select*fromtablelimit10;)？在这种情况下，另外执行什么maptask？在我的例子中，性能差异快了20多倍。这两个任务都应该读取表数据，不是吗？ 最佳答案 FetchTask直接获取数据，而Mapreduce将调用mapreduce作业hive.fetch.task.conversio
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭5年前。Improvethisquestion我想根据文件名从hadoop目录中获取文件，从逻辑上讲它看起来像这样${filename}.*(因为我有几个名称相似的文件，它们看起来像这样2011-01-01.1，2011-01-01.2等)我尝试使用listhdfs+fetchhdfs但它们不符合我的逻辑你能告诉我如何在nifi环境中完成它吗？是否可以通过ExecuteScript处理器中的常规代码来完成此任务？如何通过groovy代码连接hdfs目
这对多阶段作业有影响。例如，如果我们在作业的第1阶段按键“a”排序，在作业的第2阶段按键“b”排序(将第1阶段的输出作为标准输入)，我们是否可以假设当两个阶段完成时记录是按键“b”排序，然后按键“a”排序？出于这个问题的目的，假设映射器和缩减器不排列记录顺序。还假设reduce任务的数量为1个或更多。请记住，答案可能会因阶段1的reduce任务数量而异。例如，如果阶段1的reduce任务数量大于1，则keya将被拆分到多个文件中(尽管在相对于每个文件的排序顺序)。然而，当只有一个reduce任务时，所有值都将出现在同一个文件中，这可能是稳定性的必要条件，具体取决于实现。如果答案是肯定的
在HadoopSrc2.7.1的Reduce阶段，哪个函数对Map任务的输出进行排序，排序阶段何时开始？我想知道，Hadoop中的哪个函数负责对Map输出进行排序，使用的排序算法是什么？ 最佳答案 在从Map任务生成的中间KV(键值)对溢出期间，使用Quicksort技术对map输出进行排序，并将其转到特定的Reducer。在Reducer端，KV对再次使用合并排序技术进行排序并形成组。Reducer端需要排序，因为相同的中间KV对可能来自n-no.ofMap任务。 关于hadoop-H
Hadoop将中间结果写入本地磁盘，将reducer的结果写入HDFS。HDFS是什么意思。它在物理上翻译成什么 最佳答案 HDFS是Hadoop分布式文件系统。从物理上讲，它是运行在集群每个节点上的程序，提供与本地文件系统非常相似的文件系统接口(interface)。但是，写入HDFS的数据不仅仅存储在本地磁盘上，而是分布在整个集群的磁盘上。存储在HDFS中的数据通常也会被复制，因此同一个数据block可能会出现在集群中的多个节点上。这提供了可靠的访问，因此一个节点的崩溃或繁忙不会阻止某人能够从HDFS读取任何特定数据block。
在HadoopMapReduce中，中间输出(map输出)保存在本地磁盘中。我想知道是否可以只在reduce阶段启动一个作业，从本地磁盘读取mapoutput，对数据进行分区并执行reduce任务？ 最佳答案 Mapper有一个基本实现，称为IdentityMapper，它基本上将所有键值对传递给Reducer。Reducer成对读取不同映射器生成的输出并发出键值对。Reducer的工作是处理来自映射器的数据。如果MapReduce程序员不使用JobConf.setMapperClass设置Mapper类，则IdentityMapp
在Spark中，我们可以随时将数据保存在内存中，但我想知道在HadoopMapReduce的Map和Reduce阶段之间数据保存在哪里。它是保存在HDFS、磁盘还是RAM中？我的意思是，当数据被洗牌时(即在Map/Combiner之后和Reduce之前)，它保存在哪里？ 最佳答案 根据我在HadoopMapreduce方面的知识。1)Map任务输出写入本地磁盘。(在Map/Combiner之后和Reduce任务之前)2)Reducer任务输出写入HDFS。如果Mapreduce作业只有Mapper任务输出写在HDFS中希望这有帮助!
这是一个简单的mapreduce作业。最初这只是将输入目录中的文件复制到输出目录的一种简单方法。Map阶段完成，但reduce阶段只是挂起。我究竟做错了什么？这是少量代码，这是整个工作:importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.M
我正在阅读过去几周的hadoop框架，但我无法理解一个概念。可能这个问题是愚蠢的，如果是这样的话，那就对不起了。我的问题是假设我必须在一个太长的文件上创建一个字数统计程序，因此它分布在3个不同的数据节点上。现在，由于在所有三个数据节点上运行的映射阶段将创建为一个键值对，之后将对所有三个数据节点创建的所有map数据执行合并。但现在我无法理解下一阶段是什么。意味着合并数据将如何沿着不同的缩减阶段分布，将运行多少个缩减阶段以及将运行多少个数据节点。请清除我以上所有的困惑，因此我无法在hadoop中进一步移动。如果是这样的话，很抱歉提出一个愚蠢的问题。谢谢 最佳答案
