我正在尝试使用以下方法将一些文本转换为mahout序列文件:mahoutseqdirectory-iLastfm-ArtistTags2007-oseqdirectory但我得到的只是一个OutOfMemoryError，如下所示:Runningonhadoop,using/usr/bin/hadoopandHADOOP_CONF_DIR=MAHOUT-JOB:/opt/mahout/mahout-examples-0.9-job.jar14/04/0716:44:34INFOcommon.AbstractJob:Commandlinearguments:{--charset=[UTF
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch
我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实
我在运行mapreduce程序时遇到内存不足错误。如果我将260个文件保存在一个文件夹中并作为mapreduce程序的输入，它会显示Java堆空间内存不足错误。如果我只提供100文件作为mapreduce的输入，它运行良好。那么我如何限制mapreduce程序一次只处理100个文件(~50MB)。任何人都可以就这个问题提出建议......Nooffiles:318,Noofblocks:1(blocksize:128MB),Hadoop运行在32位系统上MyStackTrace:==============15/05/0511:52:47INFOinput.FileInputForma
我在Googledataproc集群上从一个表运行Hive插入覆盖查询13783531记录到另一个分区表，不做任何转换。失败并出现错误DiagnosticMessagesforthisTask:Error:JavaheapspaceFAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTaskMapReduceJobsLaunched:Stage-Stage-1:Map:34CumulativeCPU:1416.18secHDFSRead:6633737937HDFSWrite:0FAI
我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
我正在尝试在大型文本数据集(~3.1Tb)上运行Hadoop程序。我一直收到这个错误，而且我看不到任何日志:15/04/2913:31:30INFOmapreduce.Job:map86%reduce3%15/04/2913:33:33INFOmapreduce.Job:map87%reduce3%15/04/2913:35:34INFOmapreduce.Job:map88%reduce3%15/04/2913:37:34INFOmapreduce.Job:map89%reduce3%15/04/2913:39:33INFOmapreduce.Job:map90%reduce3%15
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
当我尝试通过将整个文件夹作为MR作业的输入来运行mapreduce程序时，我遇到了“Java堆空间错误”。当我将单个文件作为MR作业的输入时，我没有遇到任何错误。作业已成功运行。ChangesItriedinhadoop-env.shfile:=====================================Ihadincreasedthememorysizefrom1024to2048MBexportHADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx2048m$HADOOP_CLIENT_OPTS"Changesinmapred-site.xml:===============
