我在其中设置了PYTHONPATH，它也能正常工作，除非我运行map-reduce作业它没有说追溯(最近的调用最后):文件“/work/app/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/hduser/jobcache/job_201203091218_0006/attempt_201203091218_0006_m_000020_0/work/./mapper.py”，第57行，在从src.utilities导入实用程序导入错误:没有名为src.utilities的模块java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOu
我有一个带有java操作节点的工作流作业。使用Hadoop2.1.0.2.0.4.0-38和Oozie3.3.2.2.0.4.0运行当我提交作业时，我在Hadoop资源管理器屏幕中看到2行。1.原职称2.使用Oozie作业名称。Ooziejobname的任务卡在“RUNNING”状态原名称的任务处于“已接受”状态。我在日志中看到的是:>>>InvokingMainclassnow>>>HeartbeatHeartbeatHeartbeatHeartbeat...谢谢 最佳答案 似乎可以并行运行的maptasks的数量是有限的。将以下
我在hadoop-2.7.0上运行了一个mapreduce作业，但是这个mapreduce作业没有完成，我遇到了这个错误:Jobjob_1491881070758_0003failedwithstateFAILEDdueto:Applicationapplication_1491881070758_0003failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1491881070758_0003_000002exitedwithexitCode:1Formoredetailedoutput,checkapplicationtrackingpage:http
嘿，你能帮我清除以下错误吗？当我运行Mapreduce作业fopr将数据从hdfs文件插入到hbase表中时，我得到了这个。使用HFileOutputFormat.class，之前我使用MultiTableOutputFormat.class运行相同的程序，它工作正常，但是在将数据插入hbase表时花费了很多时间。那么你能帮帮我吗……:)*job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);job.setMapOutputValueClass(Put.class);job.setInputFormatClass(TextInpu
我正在尝试编写由两个流程组成的Casacading(v1.2)级联(http://docs.cascading.org/cascading/1.2/userguide/htmlsingle/#N20844):1)第一个流输出urls到数据库表，(其中它们通过自动递增的id值自动分配id)。此流程还将url对输出到SequenceFile中。字段名称为“urlTo”、“urlFrom”。2)第二个流程从这两个来源读取并尝试执行CoGroup在“urlTo”(来自SequenceFile)和“url”(来自数据库源)上获取每个“id”的数据库记录“urlTo”。然后它执行CoGroup在“
我有一个Mesos集群设置——我已经验证主节点可以看到从节点——但是当我尝试运行Hadoop作业时，所有任务都以LOST状态结束。所有从站stderr日志中都存在相同的错误:Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.mapred.MesosExecutor这是stderr日志中唯一的一行。按照http://mesosphere.io/learn/run-hadoop-on-mesos/上的说明进行操作，我在HDFS上放置了一个修改后的Hadoop分布，每个从站都可以访问它。在Hadoop发行版的lib目录中，我添加了hadoo
我正在尝试运行一个简单的pig脚本，该脚本在gruntshell中运行f9但不使用oozie，出现如下错误:容器[pid=2617,containerID=container_1438923434512_12103_01_000002]正在超出物理内存限制运行。当前使用情况:已使用1.0GB的1GB物理内存；使用了2.9GB的2.1GB虚拟内存。杀死容器。container_1438923434512_12103_01_000002..的进程树转储..实际上我正在通过oozie调用一个shell脚本，实习生调用pig脚本并得到这样的错误。我怎样才能让它在oozie中可用
我成为h2o用户已经一年半多了，但我的工作仅限于Rapi；h2oflow对我来说比较新。如果它对您来说也是新的，它基本上是0xdata的iPython版本，但是iPython让您可以将笔记本导出到脚本。我在流程中找不到类似的选项...我正要将模型(内置流程)转移到生产中，我想知道如何使其自动化。使用Rapi，在构建并保存模型后，我可以轻松地将其加载到R中，只需运行nohupRscript&即可对新数据进行预测。来自CLI，但我不确定如何使用Flow做类似的事情，特别是因为它在Hadoop上运行。就目前而言，每次运行都分为三部分，流程在中间创建了一个相对笨拙的过程:预处理数据，将其移动到
网上看过很多人说使用npminstall-gnpm@xxx解决,不知道遇到的情况是否一样，npm命令都用不了还使用npm命令安装去解决问题，怎么想的？我遇到的是linux系统的npm版本与node版本不一致的问题，导致出现这个问题，最终解决方式是：1.使用find-name npm，找到npm的安装路径，并把本服务器的删除，安装路径不懂的同学可以自行百度操作，2.再去其他相同Linux服务下找到npm的安装路径文件，使用zip-r npm.zip npm打包后下载，并复制到有问题的服务器上面，再解压， 此时运行npm-v正常，并且版本和我复制的那台服务器的版本一致。注意：此操作的成功，肯定是被
我正在尝试在单节点Hadoop集群中使用rmr2运行一个简单的MR程序。这里是设置的环境Ubuntu12.04(32位)R(Ubuntu自带2.14.1，所以更新到3.0.2)从here安装了最新的rmr2和rhdfs以及对应的依赖Hadoop1.2.1现在我正在尝试运行一个简单的MR程序作为Sys.setenv(HADOOP_HOME="/home/training/Installations/hadoop-1.2.1")Sys.setenv(HADOOP_CMD="/home/training/Installations/hadoop-1.2.1/bin/hadoop")libra
