我熟悉Cloudera架构，但不熟悉MapR。我有一个RHEL虚拟机，之前使用这个documentation安装了MapR客户端软件.我能够按预期提交mapreduce作业并查询HDFS。我关注了这个documentation(在我安装了MapRyumrepo之后)并像这样安装了sqoop:yuminstallmapr-sqoop如果我尝试在某些数据中进行sqoop，或者甚至只是发出命令sqoop，我会收到以下错误:/opt/mapr/sqoop/sqoop-1.4.4/bin/configure-sqoop:line47:/opt/mapr/bin/versions.sh:Nosuc
有没有办法从Hue获取给定文件的以下详细信息？我主要需要给定文件的总block数和复制因子Totalblocks(validated):183(avg.blocksize133655481B)Minimallyreplicatedblocks:183(100.0%)Over-replicatedblocks:0(0.0%)Under-replicatedblocks:0(0.0%)Mis-replicatedblocks:0(0.0%)Defaultreplicationfactor:3Averageblockreplication:3.0Corruptblocks:0Missingr
我是hadoop的新手。我可以在单节点hadoop中运行mahout示例。单节点hadoop有没有并行性？(例如在作业、block、)(在我的工作负载中，hadoop比WEKA运行得更快) 最佳答案 您所指的模式与伪分布式模式相同。这是一个单节点集群。在这里，您有一个名称节点、一个作业跟踪器以及一个正在运行的数据节点和任务跟踪器。您可以使用“jps”命令进行验证。默认情况下，tasktracker最多可以并行运行两个map和reduce任务(mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.ta
我的Map/Reduce作业输出表格的行Key15Key28Key34Key17Key33我想汇总这些结果以按键获得值的总和。所以像这样:Key112(5+7)Key28Key37(4+3)天真的方法是简单地将另一个Map/Reduce作业链接到第一个作业之后，但它效率低下，因为你的I/O比必要的多两倍，开销等。所以我想避免这种解决方案。最好的方法可能是map->reduce1->reduce2，其中reduce1的输出是reduce2的输入。不幸的是，这似乎是不可能的(例如参见ChainingMulti-ReducersinaHadoopMapReducejob)。我也看过Chain
我对MongoDB的使用非常简单。我只有一个副本集并在不使用MapReduce的情况下处理一些基本查询。我听说Hadoop是很棒的数据处理工具，一旦连接到MongoDB就可以提高性能。它可以很好地处理MapReduce，但它对我不包含任何MapReduce函数的情况有用吗？此外，如果我在MongoDB中使用MapReduce并连接到Hadoop，性能将如何提高？ 最佳答案 Hadoop适用于批处理和海量数据(GB到TB)。因此，如果您不期望您的案例中有那么大的数据量并且您需要即时输出查询，那么您最好单独使用mongo来完成。Hado
我试图在配置单元的表中加载一个平面文件并出现以下错误。失败:IllegalArgumentExceptionjava.net.UnknownHostException:nameservice1不确定这里需要做什么。表创建为CREATETABLEIFNOTEXISTSpoc_yi2(IndexValid_fgSTRING)ROWFORMAT分隔字段以','结尾，存储为文本文件数据文件包含一行是是的，加载数据的命令是:加载数据本地inpath'/home/user1/testx/1'覆盖到表poc_yi2;这是配置参数吗？我对Hive比较陌生。有人可以帮忙吗 最
(免责声明:我是Hadoop和Java的新手)作为输入，有一个具有简单键值结构的表:key1value1key2value2key3value3key2value4key1value5key1value6作为输出，我想为每个键收集属于特定键的所有值，所以像这样:key1,value1value5value6key2,value2value4key3,value3这是我的映射器:publicclassWordMapperextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOExcep
我知道以前有人问过这个问题，但我似乎无法弄明白。我有一个使用hadoop的单节点集群设置，它运行正常。我正在尝试编译WordCount.java示例:importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importorg.apache.hadoop.util.*;publicclassWordCount{
我正在尝试使用自定义JAR的输入和输出参数作为S3存储桶在AmazonEMR集群上运行自定义JAR(-inputs3n://s3_bucket_name/ldas/in-outputs3n://s3_bucket_name/ldas/out)当集群运行此自定义JAR时，会发生以下异常。Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentException:**WrongFS:s3n://s3_bucket_name/ldas/out,expected:hdfs://10.214.245.187:9000**atorg.apache.hadoo
我有1节点Hadoop测试设置和MapReduce作业，它启动96个映射器和6个缩减器。在迁移到YARN之前，这项工作表现稳定但正常。使用YARN，它开始100%挂起，大多数映射器处于“挂起”状态。作业实际上是6个子作业(每个16个映射器+1个缩减器)。此配置反射(reflect)了生产过程顺序。所有这些都在单个JobControl下。与集群大小相比，节点数量少且作业相对较大的情况下，是否需要检查任何配置或最佳实践？当然，我关心的不是性能，而是开发人员完成这项工作的能力。最坏的情况是我可以通过分组子作业来“减少作业”，但我不想这样做，因为在生产中没有理由这样做，我希望测试和生产顺序相同
