我所知道的是引入了YARN，它取代了JobTracker和TaskTracker。我看过一些Hadoop2.6.0/2.7.0安装教程，他们将mapreduce.framework.name配置为yarn和mapred.job.tracker属性作为本地或主机:端口。mapred.job.tracker属性的描述是"ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.If"local",thenjobsarerunin-processasasinglemapandreducetask."我的疑问是如果我们使用YARN为什么要配置它，我的意思是J
我正在使用Hadoop进行mapreduce项目。我目前有3个顺序工作。我想使用Hadoop计数器，但问题是我想在第一个作业中进行实际计数，但在第三个作业的reducer中访问计数器值。我怎样才能做到这一点？我应该在哪里定义enum？我需要通过它扔第二份工作吗？它也有助于查看一些代码示例来执行此操作，因为我还找不到任何东西。注意:我使用的是Hadoop2.7.2编辑:我已经尝试过解释的方法here它没有成功。我的情况不同，因为我想从不同的工作访问计数器。(不是从映射器到reducer)。我尝试做的事情:第一份工作:publicstaticvoidstartFirstJob(String
在Hue中的OozieEditor中提交mapreduce作业时如何解决这个问题？:JA017:无法查找与操作[0000009-150711083342968-oozie-root-W@mapreduce-f660]关联的hadoop作业ID[job_local152843681_0009]。此操作失败!更新:Herearelogfile:2015-07-1504:54:40,304INFOActionStartXCommand:520-SERVER[myserver]USER[root]GROUP[-]TOKEN[]APP[My_Workflow]JOB[0000010-150711
请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好
我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功，但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.
我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis
全部我有简单的map/reduce实现。Mapper被调用并完成其工作，但reducer从未被调用。这是映射器:staticpublicclassInteractionMapextendsMapper{@Overrideprotectedvoidmap(LongWritableoffset,Texttext,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{System.out.println("mapper");String[]tokens=text.toString().split(",");for(intidx=0;idx
我正在使用ClouderaHadoop。我能够运行简单的mapreduce程序，我提供一个文件作为MapReduce程序的输入。此文件包含所有其他要由mapper函数处理的文件。但是，我卡在了一点。/folder1-file1.txt-file2.txt-file3.txt如何将MapReduce程序的输入路径指定为"/folder1"，以便它可以开始处理该目录中的每个文件？有什么想法吗？编辑:1)首先，我提供了inputFile.txt作为mapreduce程序的输入。它运行良好。>inputFile.txtfile1.txtfile2.txtfile3.txt2)但是现在，我不想提
hadoopjob-killjob_id和yarnapplication-killapplication_id有什么区别？job_id和application_id是否代表/指代同一个任务？ 最佳答案 hadoopjob-killjob_id和yarnapplication-killapplication_id这两个命令都用于终止在Hadoop上运行的作业。如果您正在使用MapReduceVersion1(MRV1)并且您想要终止在Hadoop上运行的作业，那么您可以使用hadoopjob-killjob_id杀死一个工作，它会杀死
所以我们正在运行提取数据并进行一些扩展数据转换并写入几个不同文件的spark作业。一切都运行良好，但我在资源密集型作业完成和下一个作业开始之间出现随机的扩展延迟。在下图中，我们可以看到安排在17:22:02的作业用了15分钟才完成，这意味着我预计下一个作业将安排在17:37:02左右。但是，下一个工作安排在22:05:59，即工作成功后+4小时。当我深入研究下一个作业的sparkUI时，它显示(Spark1.6.1与Hadoop2)更新:我可以确认大卫在下面的回答是关于如何在Spark中处理IO操作的，这有点出乎意料。(考虑到排序和/或其他操作，文件写入本质上是在幕后“收集”是有意义的
