我尝试设置3个队列。为此，我配置了CapacityScheduler.xml，如下所示。但在此之后，jobtracker正在关闭。我还将这些队列的名称添加到mapred-site.xml中。谁知道原因。entercodehere*mapred.capacity-scheduler.queue.BatchJobsQueue.capacity70mapred.capacity-scheduler.queue.BatchJobsQueue.supports-priorityfalsemapred.capacity-scheduler.queue.BatchJobsQueue.minimum-
我在使用Oozie时遇到问题。它不会从Oozie工作流中注册mapred.input.dir.recursive属性。这给我带来了问题，因为我的mapred.input.dir包含文件以及包含更多文件的子目录。我广泛地搜索了解决方案，但没有成功找到。有什么想法、意见、建议吗？ 最佳答案 mapred.input.dir.recursive已弃用。相反，使用mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive 关于hadoop-Oozie未
我用了thistutorialtoinstalljavaonUbuntu12.04;我首先尝试通过下载java以老式方式安装它，添加一个指向安装的JAVA_HOME变量并将其添加到与连接的PATH\bin)但这没有用，因为默认安装了一些奇怪的openjdk...我记得可以通过使用update-alternatives并选择我下载的安装来绕过它，但是这次没有用，命令从未检测到我的新安装；所以我最终改用了那个教程。像教程中那样使用PPA的唯一问题是它没有将所有jdk安装在我可以将JAVA_HOME指向的单个目录中，因此Hadoop提示说缺少变量。有什么办法可以让Hadoop启动并运行吗？
我在不同的文件上有两个矩阵。我必须将文件读入缓存，以便我可以将它们相乘。我一直在想HDFS是否会帮助我。我怀疑HDFS没有，因为它没有足够的缓存内存来读取文件和处理它。简而言之，我可以同时打开两个文件吗 最佳答案 要回答您的问题的较短版本，是的，HDFSAPI确实允许一次并发读取两个文件。您可以简单地在两个文件上创建两个输入流并并行读取它们(就像您对常规文件所做的那样)并围绕它管理您的逻辑。但是，HDFS是一个简单的文件系统，没有自己的缓存(操作系统缓冲区缓存除外)，您需要携带的任何计算缓存都需要由您自己的应用程序处理。作为另一个一
我一直在等待reducer阶段开始，但它没有开始。我试过格式化名称节点，但仍然是同样的问题。无论reducer必须运行在哪里，我都会遇到这个问题。任何人都可以在这方面帮助我。hive>LOADDATALOCALINPATH'/home/training/Desktop/student_performs_CSV.csv'OVERWRITEINTOTABLEstud_marks;Copyingdatafromfile:/home/training/Desktop/student_performs_CSV.csvCopyingfile:file:/home/training/Desktop/
假设我有以下内容DATA=foreachINPUT{//..generategroup,count(name)astotal;}我最终会得到一个键按名称分组的关系('mike','someprop',10)('mike','otherprop',3)('doug','xprop',5)...我想得到每个名字的前10名的总和:ALIAS=groupDATAbyname;RESULT=foreachALIAS{SORTED=ORDERDATAbytotaldesc;TOP10=LIMITSORTED10;//doesn'twork!can'thaveGROUPinsideFOREACHAG
我有一个map-reduce作业，我只使用映射器，因为每个映射器的输出肯定会有一个唯一的键。我的问题是当这个作业运行时我得到输出文件，比如part-m-00000、part-m-00001...它们会按键顺序排序吗？或者我是否需要实现一个reducer，它什么都不做，只是将它们写入part-r-00000、part-r-000001之类的文件。并且这些是否保证输出按键的顺序排序。 最佳答案 如果要对文件内的key进行排序，并保证当i小于j时，文件内的key小于文件j内的key，那么不仅需要reducer，还需要partitioner
我正在使用hadoop“2.0.0-cdh4.1.1”，我尝试将LongSumReducer用于我的wordCount程序。job.setReducerClass((newLongSumReducer()).getClass());但是有一个编译错误:setReducerClass(java.lang.Class)inorg.apache.hadoop.mapreduce.Jobcannotbeappliedto(java.lang.Class) 最佳答案 它是否实现了正确的接口(interface)或为reducer实现扩展了正确
我有一个现有的mapreduce作业在AWSEMR上运行，它处理数十亿行日志并进行一些计算以从映射器形成(键，值)对。这些计算非常耗时，我需要在其他一些mapreduce作业中使用这些计算的某些中间步骤的输出。所以，我想利用计算的输出并上传到s3，而不影响现有的工作(即不改变当前的映射器或缩减器)。在上传之前，我首先将这些行收集到一个本地临时文件中，一旦文件变得足够大，我将把这个文件上传到s3。问题是-与reducer不同，Mapper不能根据键对数据进行排序。我如何为s3设计唯一的文件名以从不同的映射器上传数据，这样就不会有任何文件名冲突？我正在使用Java。如果有办法获取映射器集群
在pig中使用加载数据流步骤与使用(使用PigStorage)和不使用它有什么区别？想知道以下步骤之间的区别。movie2=load'movie/part-m-00000'as(mid:int,mname:chararray,myr:int);movie2=load'movie/part-m-00000'usingPigStorage(',')as(mid:int,mname:chararray,myr:int); 最佳答案 默认使用PigStorage，它是一个文本文件，其中字段由定界符分隔，制表符作为定界符。指定usingPig
