有一个非常相似的问题我想知道。HowcanImeasurethedurationofeachphase(map,shuffle/sort,reduce)inHadoop?答案是tasktracker的web/ui显示应用程序的每个持续时间。但是我的环境是hadoop-2.2.0，没有tasktracker。所以tasktrackerweb/ui"localhost:50030/tasktracker.jsp"不工作。我猜答案只适用于较低版本的hadoop(1.x.x)。我如何测量hadoop-2.x.x版本中每个阶段(map、shuffle/sort、reduce)的持续时间？是否有任
在处理如此多的小文件时，减少和调整随机播放时间的更好方法是什么？由于其他一些限制和要求，我无法减少小文件的数量，我知道处理小文件的问题。但我想知道这里还有哪些其他选项可以减少给定MapReduce作业的洗牌时间？对于单个MapReduce作业，我得到如下内容:AverageMapTime33secAverageReduceTime10secAverageShuffleTime1hrs,10mins,18secAverageMergeTime2sec我想知道是否有任何其他方法可以尝试减少此随机播放时间？对于上述数据，我的mapper#是:14778 最佳答案
我在Hive中做一些相对简单的查询，似乎无法在单个语句中组合GROUPBY和ORDERBY。我可以毫无问题地选择GROUPBY查询的临时表，然后使用ORDERBY在该表上进行选择，但我无法将它们组合起来在一起。例如，我有一个表a，可以执行这个查询:SELECTplace,count(*),sum(weight)fromagroupbyplace;我可以执行这个查询:createtemporarytableresult(placestring,countint,sumweightint);insertoverwritetableresultselectplace,count(*),sum
我对MapReduce框架感到很困惑。我对从不同来源阅读的内容感到困惑。顺便说一下，这是我对MapReduce作业的想法1.Map()-->emit2.Partitioner(OPTIONAL)-->divideintermediateoutputfrommapperandassignthemtodifferentreducers3.Shufflephaseusedtomake:4.Combiner,componentusedlikeaminireducerwichperformsomeoperationsondatasandthenpassthosedatatothereducer.
我检查了多个问题相同的帖子，解决方案总是将以下内容添加到yarn-site.xmlyarm.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.classorg.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler我在配置中涵盖了这两个属性并重新启动了yarn。问题依然存在。错误是:17/02/1515:43:34INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1487202110321_0001_m_000000_2,Sta
我将日期存储为[27/Feb/2016:00:24:31+0530]。我想要27/Feb/2016中的日期格式，并且还想按它排序。我试过了this解决方案，但它以2016-02-27形式返回，并且也正确排序。SELECTTO_DATE(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(SUBSTR(time,2,11),'dd/MMM/yyyy')))ASreal_date,urlFROMcleanned_logsORDERBYreal_dateASC;为了获得所需的格式，我尝试使用date_format()函数。它在1.2.1中不可用，所以我从1.0.1切换到它。SELECT
有一个SparkSQL将连接4个大表(前3个表5000万，最后一个表2亿)并进行一些分组操作，消耗60天的数据。并且此SQL将需要2小时才能运行，在此期间，我检查到ShuffleWrite正在急剧增加，可能会超过200GB。相比之下，当我将消耗日期范围从60天减少到45天时，运行只需要6.3分钟。我查看了DAG图，对于45天的数据，它在最后一次sortMergeJoin之后输出了10亿条数据。谁能告诉我我可以从哪个方向优化这个场景？谢谢!附言可能的相关信息:Spark.version=2.1.0spark.executor.instances=20spark.executor.memo
我通过SSH连接到AWSEMRv5.4.0实例，我想调用s3distcp。Thislink演示了如何设置一个emr步骤来调用它，但是当我运行它时出现以下错误:Containerlaunchfailedforcontainer_1492469375740_0001_01_000002:org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException:TheauxService:mapreduce_shuffledoesnotexistatsun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newIns
在Hadoop数据的洗牌阶段，映射数据在集群的节点之间传输根据reducer的分区。Hadoop使用什么协议(protocol)在reduce阶段跨节点执行数据洗牌？ 最佳答案 我第一次真的笑了，但是整个洗牌和合并是由一个HTTPServlet完成的。您可以在匿名类MapOutputServlet的Tasktrackers源代码中看到这一点。它获取带有任务和作业ID的HTTP请求，然后它将传输传入的输入流进入磁盘上的本地文件系统。 关于Hadoopshuffle使用哪种协议(protoc
我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
