我在hdfs中放置了一个17GB的大JSON文件。我需要读取该文件并将其转换为nummy数组，然后将其传递给K-Means聚类算法。我尝试了很多方法，但系统速度变慢并出现内存错误或内核死机。我试过的代码是fromhdfs3importHDFileSystemimportpandasaspdimportnumpyasnmimportjsonhdfs=HDFileSystem(host='hostname',port=8020)withhdfs.open('/user/iot_all_valid.json/')asf:forlineinf:data=json.loads(line)df=p
我叫维塔尔。Amazon上的HortonworksHDP2.4群集是3个数据节点，不同实例上的主节点。7个实例，每个16GBRAM。1TB硬盘总空间3个数据节点Hadoop2.7版我已将数据从Postgres拉入Hadoop分布式环境。数据为15表，其中4表具有1500万记录，其余为Master。我将它们放在HDFS中，压缩为ORC和SnappyCodec。使用架构创建的Hive外部表。现在，我触发一个查询，该查询将所有15个表连接在一起，并选择最终平面表中所需的列。预期记录超过15亿。我已经优化了Hive，Yarn，MapReduceEngine，也就是。并行执行，向量化，优化联接，
我在CentsOS6.4和8GBRAM的笔记本电脑上以伪分布式模式运行hadoop2.2。每当我提交作业时，我都会收到一条错误消息，指出虚拟内存使用量已超出，如下所示。我已将yarn-site.xml中的yarn.nodenamager.vmem-pmem-ratio比率更改为10(10x1GB)，但是虚拟内存的增加并没有超过默认的2.1GB，如在下面的错误消息和容器正在被杀死。有人可以告诉我是否还有其他需要更改的设置吗？提前致谢!错误信息:INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1388632710048_0009_m_000000_2,Status:FAI
我正在处理2个大输入文件，每个文件大小为5GB。它是Hadoopmapreduce的输出，但由于我无法在Mapreduce中进行依赖性计算，我正在切换到优化的for循环以进行最终计算(请参阅我之前关于mapreduce设计的问题RecursivecalculationsusingMapreduce我想就在java中读取如此大的文件并进行一些基本操作提出建议，最后我将写出大约5gb的数据..感谢你的帮助 最佳答案 如果文件具有您所描述的属性，即每个键有100个整数值，每个键有10GB，那么您正在谈论的键数量非常多，远远超出了内存所能容
我正在做一些非常简单的数据挖掘(实际上，只是一个单词收集)作为我本科生项目的研究项目。我将使用AmazonElasticMapReduce。我需要上传4GB的.xml文件。最好的方法是什么？上传小的zip文件并以某种方式将它们解压缩到存储桶中？还是拆分文件、上传然后将所有小文件用于流式MapReduce作业？ 最佳答案 您应该将此xml放入序列文件中并对其进行bzip2，或者将其bzip2并在云中解压缩。 关于xml-上传4GB文件到Amazon-S3，我们在StackOverflow上
我有一个包含3个节点的hadoop集群。1个主人和2个奴隶。他们每个人都有24GB的内存。当我执行hadoopfs-put将数据从本地文件系统传输到hdfsdome数据被传输然后我得到一个异常12/11/0619:01:39WARNhdfs.DFSClient:DFSOutputStreamResponseProcessorexceptionforblockblk_-2646313249080465541_1002java.net.SocketTimeoutException:603000millistimeoutwhilewaitingforchanneltobereadyforre
我尝试了不同的方法来创建一个大型的HadoopSequenceFile只是一个短的(1GB)值(BytesWriteable)。以下示例适用于开箱即用:https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/trunk/hadoop-mapreduce-project/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-jobclient/src/test/java/org/apache/hadoop/mapred/BigMapOutput.java写入多个随机长度的键和值，总大小>3GB。然而，这不是我
我在笔记本电脑和OracleVirtualBoxVM上运行ClouderaHadoop。我已经从我的8核中分配了5.6GB，从八核中分配了6GB。而且我仍然无法保持它的正常运行。即使没有负载服务也不会保持正常运行，当我尝试查询时至少Hive会在20分钟内关闭。有时它们像多米诺骨牌一样倒下:一个接一个。更多的内存似乎对某些人有所帮助:使用3GB和所有服务时，当Hue本身设法启动时，Hue正在闪烁红色。重新启动后，我需要30到60分钟才能使系统启动到足以尝试在其上运行任何东西。有两个明智的注意事项(我设法找到了):-交换警告。-当系统使用26GB的虚拟内存不足时出现崩溃。我的数据集不到一兆
我有一个Web服务器，其他站点使用一些GET参数重定向到该服务器。我的情况:目前我每天生成2GB的网络服务器日志。我需要过滤至少半年的日志(约350GB的日志)。我使用Amazon基础设施将日志存储在S3存储桶上。我有两个正在写入日志的网络服务器。我应该使用哪种技术来查询/过滤该数据？以前我在一台ubuntu机器上下载文件，然后grep得到结果。我还在AWS上测试了Hadoop，但我发现它很难使用。哪种技术/解决方案在以下方面最好:过滤速度简单易学易于更改过滤规则感谢您对此事的关注 最佳答案 在您的情况下，我会推荐Elasticse
我正在使用Hadoop2.3.0并将其作为单节点集群(伪分布式模式)安装在CentOS6.4Amazonec2实例上，实例存储为420GB和7.5GBRAM，我的理解是“溢出失败”仅当节点用完磁盘空间时才会发生异常，但是，在仅短时间运行map/reduce任务后(没有接近420GB的数据)我得到以下异常。我想提一下，我将同一节点上的Hadoop安装从8GB的EBS卷(我最初安装它的地方)移动到同一节点上的420GB实例存储卷，并更改了$HADOOP_HOME环境变量和其他属性相应地指向实例存储卷，Hadoop2.3.0现在完全包含在420GB驱动器中。但是我仍然看到以下异常，请问除
