当我尝试将ml_decision_tree或ml_logistic_regresion与Sparklyr包一起使用时，出现以下错误。我在cloudera集群上使用spark2.1.0。>Norowsdroppedby'na.omit'call.Errorin>stop(simpleError(sprintf(fmt,...),if(call.)>sys.call(sys.parent()))):baderrormessage下面是我运行的代码片段:at%ft_string_indexer(input.col=col,output.col=paste0(col,"_in"))%>%ft_
映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过
我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组，因为我需要4个日期，具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01
我怎样才能在HIVE中做这样的事情:表1:IDNameFriends1Tom5表2:IDNameDOB1Jerry10/10/19991KateNull1Peter02/11/19831RobertNull1Mitchell09/09/2000我想做的是:对于表1中的每个ID，找出num个不为空的DOB，然后除以Friends我写了一个查询:SELECTt.ID,t.Friends,COUNT(s.DOB)/t.FriendsfromTable1tjoinTable2son(t.ID=s.ID)GROUPBYt.ID当我这样做时，我收到错误消息，因为FRIENDS不是GROUPBYKe
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
我有一个mapreduce作业，它进行一些处理并生成city:fruit的复合键(实现WritableComparable)以及相关计数。现在我想将它与辅助mapreduce作业链接起来，该作业确定每种水果类型数量最多的城市。mapreduce作业1的复合键输出示例:+---------------------+-------+|city:fruitcomposite|count|+---------------------+-------+|london:apples|3|+---------------------+-------+|london:bannanas|2|+-----
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
我不知道为什么DISTINCT在Pig中比GROUPBY/FOREACH快，它们在MapReduceFramework中应该是相同的，但请引用:http://pig.apache.org/docs/r0.10.0/perf.html#distinctPigwiki说“要从关系中的列中提取唯一值，您可以使用DISTINCT或GROUPBY/GENERATE。DISTINCT是首选方法；它更快、更高效。”为什么？实现方式不同吗？ 最佳答案 distinct的输出是一种关系，它仅包含您对其进行区分的列，因此Map作业仅输出指定列的值作为键
