我有这样一份Hadoop工作。MR只有map，没有reduce。所以设置job.setNumReduces(0)。输入文件约300+然后我运行作业，我可以看到只有1个maptask在运行。完成它大约需要1个小时。然后我检查结果，我可以在输出文件夹中看到300多个结果文件。有什么问题吗？或者这是正确的做法？我真的希望Map应该等于输入文件的数量(而不是1)。我也不知道为什么输出文件数与输入文件数相同。hadoop作业是从oozie提交的。非常感谢您的热心帮助。新松 最佳答案 当您将reducer数量设置为0时，生成的输出对应于map任

假设HDFS的复制因子是3，那么对于一个map任务，有三个节点保存它的输入数据。map任务是从所有3个节点并行读取还是随机选择其中一个？我做了一些实验，我将其中一个数据节点设置为具有非常低的带宽并获得一些非常慢的maptask，所以我猜maptask不会并行读取所有可用的数据节点，我是对的？感谢您的帮助! 最佳答案 如果您的复制因子是3，则集群中有三个节点保存特定映射任务的输入数据。JobTracker只会将map任务分配给这三个节点中的一个，因此它只会从该节点读取数据。Hadoop具有称为推测执行的功能。在推测执行中，如果JobT

1，示例一个简单的请求fromflaskimportFlask#导入Flask类app=Flask(__name__)#实例化flask@app.route('/HelloWorld')#使用路由，给hello函数定义一个路由，然后游览器通过http，访问路径，请求页面返回的页面数据defhello():return'Hello,World!'if__name__=='__main__':app.run() http://127.0.0.1:5000/HelloWorld2，get传参的方法一请求指定页面的路径地址，返回页面的数据fromflaskimportFlask,requestapp=

我想知道如何映射键的值。我知道它可以通过Get然后Put操作来完成。有没有其他方法可以有效地做到这一点？'checkAndPut'不是很有帮助可以用类似的东西来完成吗:(key,value)=>value+g()我读过HBase权威指南这本书，似乎MapReduceJob解释为HBase之上的Put/Get操作。这是否意味着它不是“批量操作”(因为它是每个键的操作)？Spark与此有什么关系？ 最佳答案 HBase具有扫描(1)以检索多行；和MapReduce作业可以并且确实使用此命令(2)。对于HBase，“批量”主要是[或仅]是

我已经在mac上设置了hive。在执行简单的创建外部表查询时。我正在跟踪堆栈跟踪:hive>CREATEEXTERNALTABLEweatherext(wbanINT,dateSTRING)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY‘,’>LOCATION‘/hive/data/weatherext’;NoViableAltException(80@[])atorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.columnNameTypeOrPKOrFK(HiveParser.java:33341)atorg.apac

如何从当前正在处理的RDD中获取行号:valrdd2=rdd1.filter(row=>{//getrownumber}true}) 最佳答案 valrdd2=rdd1.zipWithIndex.filter{case(row,index)=>{//rownumberisindex.(butisnotfixed,unlessRDDissorted)} 关于hadoop-SparkRDD:Getrownumber，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我正在sqoop中进行基本尝试。我使用MySQL创建了一个数据库示例。我在“示例”数据库中创建了一个表customers，并向该表中插入了一些数据。在尝试使用sqoop将表导入hdfs时，我得到了Unknowndatabase'sample'，即使数据库存在。使用的sqoop命令:sqoopimport--connect"jdbc:mysql://localhost:3306/sample"--usernameroot--password123456--tablecustomers--target-dirhdfs:/sqoop/customers2-m1但是这个命令显示表客户:sqoo

我有一个每周在生产集群上运行的Pig脚本。在上次运行中我得到了以下错误org.apache.pig.backend.executionengine.ExecException:ERROR6017:Jobfailed!Error-Jobinitializationfailed:java.io.IOException:Thenumberoftasksforthisjob100325exceedstheconfiguredlimit100000atorg.apache.hadoop.mapred.JobInProgress.initTasks(JobInProgress.java:719)a

我正在尝试在giraph中实现Spinner图分区算法。在第一步中，我的程序向给定的输入图添加边，使其成为无向图，每个顶点选择一个随机分区。(此分区整数存储在VertexValue中)在此初始化步骤结束时，每个顶点向所有输出边发送一条消息，其中包含顶点ID(aLongWritable)和顶点选择的分区。一切正常。现在在我遇到问题的步骤中，每个顶点迭代接收到的消息并将接收到的分区保存在EdgeValue中。对应的边。(VertexValue是V在Vertex，EdgeValue是E在Edge)以下是我的代码的重要部分:包装类:publicclassEdgeValueimplementsW

我的环境包含4个物理节点和少量RAM，每个节点有8个CPU内核。我注意到spark会自动决定为每个CPU分配RAM。结果是发生了内存错误。我正在处理大数据结构，我希望每个执行程序都将在物理节点上拥有整个RAM内存(否则我会遇到内存错误)。我尝试在“yarn-site.xml”文件上配置“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores1”或在spark-defaults.conf上配置“spark.driver.cores1”但没有成功。 最佳答案 尝试设置spark.executor.cores1