我一直在Hadoop集群版本0.20.2上运行作业，直到最近一切都正常，没有任何原因，也没有任何错误，maptask的最后几个百分比比作业的其余部分花费的时间长得多，其中最后2%需要30秒，其余工作不到30秒。无论输入大小如何，现在所有作业都会发生这种情况这是一个输入数据为4GB的示例，在此问题之前整个作业从提交到完成需要37秒，但现在需要一分钟多:14/08/0120:57:12INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:114/08/0120:57:12INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_
我有一个每周在生产集群上运行的Pig脚本。在上次运行中我得到了以下错误org.apache.pig.backend.executionengine.ExecException:ERROR6017:Jobfailed!Error-Jobinitializationfailed:java.io.IOException:Thenumberoftasksforthisjob100325exceedstheconfiguredlimit100000atorg.apache.hadoop.mapred.JobInProgress.initTasks(JobInProgress.java:719)a
以下形式的配置单元插入语句:insertintomy_tableselect*frommy_other_table;正在使用一个reducer-即使在执行以下操作之前:setmapreduce.job.reduces=80;有没有办法强制配置单元使用更多的reducer？没有明确的理由说明为什么这个特定的查询会执行单个reducer-假设末尾没有ORDERBY子句。顺便说一句，源表和目标表都是storedasparquet 最佳答案 SELECT*FROMtable;在Hive中不使用任何reducer-它是一个map-only作业
尝试将输出写入两个不同的命名输出文件AvroMultipleOutputs但得到一个空文件并且日志中没有错误。计数器显示正确的记录数。还有这个写入单个文件时工作正常。Avro版本1.7.1代码Jobjob=newJob(config,"AVRO_MULTITEST");job.setJarByClass(AvroMultiWriter.class);FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));job.setInputFor
在Driver类conf.getstrings()方法中获取Null指针异常。这个驱动程序类是从我的自定义网站调用的。下面是Driver类的详细信息@SuppressWarnings("unchecked")publicvoiddoGet(HttpServletRequestrequest,HttpServletResponseresponse)throwsServletException,IOException{Configurationconf=newConfiguration();//conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:543
我有一个读取avro数据然后应该输出avro数据的MapReduce作业。但是，当我在作业成功时检查输出文件时，它们没有.avro扩展名，我可以使用简单的文本编辑器查看它们。我的驱动程序配置为输出avro，所以我不确定问题出在哪里，我们将不胜感激。这是我的驱动类:publicclassDriverextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intres=ToolRunner.run(newConfiguration(),newDriver(),args);System
Driver.javapackagedriver;importjava.io.IOException;importmapper.NormalMapper;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;importorg.apache.hadoop.mapred.JobClient;importorg.apache.ha
1.当将任务分配给任务跟踪器进行处理时，作业跟踪器首先尝试在具有包含数据的数据节点的同一服务器上找到具有空闲槽的任务跟踪器(以确保数据局部性)2.如果它没有找到这个TaskTracker，它会在跨机架查找TaskTracker之前在同一机架中的另一个节点上寻找TaskTracker。经验法则:处理逻辑只会到达数据进行处理。假设Tasktracker跨机架启动，相应的处理数据不可用，那么在这种情况下，处理逻辑(程序)如何到达数据，而不是数据到达处理逻辑(程序)？ 最佳答案 当本地没有数据时，需要通过网络传输。数据局部性不是一个规则(远
我正在尝试在hadoop集群(BigInsight4.1发行版)上创建hive表作为我的spark(1.5.1版)作业的输出，但我面临权限问题。我的猜测是spark使用默认用户(在本例中为“yarn”而不是作业提交者的用户名)来创建表，因此未能这样做。我尝试自定义hive-site.xml文件以设置一个经过身份验证的用户，该用户有权创建配置单元表，但这没有用。我还尝试将Hadoop用户变量设置为经过身份验证的用户，但它也没有用。我想避免保存txt文件然后创建配置单元表以优化性能并通过orc压缩减小输出的大小。我的问题是:有什么方法可以调用sparkdataframeapi的write函
我有一个使用旧API运行的hadoop作业，我将我的实现移至新API，但在运行它时遇到问题。当作业运行时，不会抛出任何异常，但我从未生成任何输出文件。在旧的API下，它会生成带有我排序的结果列表的输出文件。这是正在运行的作业:Configurationconfig=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(config,"sorting");job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);job.setMapperClass(
