我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案

我是Cloudera的新手，正在尝试将工作负载从运行Ambari和Livy和Spark2.2.x的HDP服务器转移到具有类似设置的CDH5服务器。由于Livy不是Cloudera的组件，我使用的是他们网站上的0.5.0-incubating版本，在与YARN、Spark和HDFSmasters相同的服务器之一上运行它。长话短说，当我尝试提交给Livy时，我收到以下错误消息:Diagnostics:Filefile:/home/livy/livy-0.5.0-incubating-bin/rsc-jars/livy-rsc-0.5.0-incubating.jardoesnotexist

场景：从git上clone一个项目到本地文件夹修改以后，在terminal提交gitadd.报错：fatal:notagitrepository(oranyoftheparentdirectories):.git（没有git仓库）原因：1、terminal的文件夹没有选择项目文件夹，而是clone时的父文件夹，当前文件夹找不到.git目录。cd到当前项目文件夹后，重新执行gitadd.就可以解决。2、项目文件夹没有初始化仓库，在项目文件夹下执行gitinit就可以解决问题。

我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作，但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中，我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望，我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料，这没有奏效。或者，也许有人可以建议一个更好的方

我在hadoop集群上使用Hive。每当我尝试运行配置单元查询时，它总是显示为HadoopjobinformationforStage-1:numberofreducers:1我使用了以下Hive配置:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000hive.exec.reducers.max=999请告诉我如何增加reducer的数量。谢谢。 最佳答案 确保您已完成以下几点:您的mapred.reduce.tasks默认为-1。通过将此属性设置为-1，Hive将自动计算出reducer

我正在处理followingexample在来自cascalogproject的克隆中的leinrepl.我跑过:(defsrc[[1][3][2]])(defqueryx(?y)))(?但是当我尝试这个时:(?我明白了IllegalArgumentExceptionUnabletojoinpredicatestogetherjackknife.core/throw-illegal(core.clj:100)这似乎是查询创建与执行的对比。是否可以创建执行此查询的查询？ 最佳答案 根据文档，first-n返回一个查询，并且查询对象也用

在我安装了上传hadoop所需的一切之后(win-7-64位上的unix)，我得到了这个错误(粗体):roeygol@roeygol-PC/etc/hadoop-2.5.1/bin$./hdfsnamenodes-formatError:Couldnotfindorloadmainclassnamenodes我按要求定义了所需的节点和所有其他配置，我该如何解决这个问题？ 最佳答案 hdfsnamenode-formatits"namenode"not"namenodes" 关于Hadoo

我关注了FlinkonYARN'ssetupdocumentation.但是，当我使用./bin/yarn-session.sh-n2-jm1024-tm2048运行时，在向Kerberos进行身份验证时，出现以下错误:2016-06-1617:46:47,760WARNorg.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2016-06-1617:46:48,518INFOorg.a

我已经编写了一个Driver、Mapper和Reducer程序来尝试复合键(输入数据集中的多个字段)。数据集如下所示:国家、州、县、人口(百万)美国，加利福尼亚州，阿拉米达，12美国，加利福尼亚州，圣克拉拉，14美国，亚利桑那州，阿巴吉德，14我正在尝试找出国家/地区的总人口。因此，reducer应该聚合两个字段Country+State并显示人口。当我在步骤(在reducer代码中)遍历population时for(IntWritablei:values)我收到编译器错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterabl

我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业，180个reduce插槽就可以了，队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作，它会在洗牌阶段卡住，而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况，但这将以低效率结束。有什么我可以做的，比如调整参数，以便我可以使用与hadoop相同的插槽？顺便说一句，我的集群有15个节点，每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas