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hadoop - pig @hadoop : processing local files without hdfs with multiple cores

如果我在本地模式下运行pig@hadoop(因为我不想使用hdfs),那么它会在单线程/单进程模式下处理我的脚本。如果我将hadoop设置为伪模式(hdfswithreplication=1),那么pig@hadoop不喜欢我的file:///...:traj=LOAD'file:///root/traj'USINGorg.apache.pig.piggybank.storage.CSVExcelStorage(';','NO_MULTILINE','UNIX','SKIP_INPUT_HEADER')AS(a1:chararray,a2:long,a3:long,a4:float,a

hadoop - M/R 作业提交失败,错误为 : Could not find Yarn tags property > (mapreduce. job.tags)

我在运行map/reduce作业时遇到以下异常。我们通过oozie提交map/reduce作业。FailingOozieLauncher,Mainclass[org.apache.oozie.action.hadoop.JavaMain],main()threwexception,CouldnotfindYarntagsproperty(mapreduce.job.tags)java.lang.RuntimeException:CouldnotfindYarntagsproperty(mapreduce.job.tags)atorg.apache.oozie.action.hadoop

hadoop 停留在 “running job”

我想从doc运行hadoop字数统计程序.但是程序卡在了runningjob16/09/0210:51:13WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable16/09/0210:51:13INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:803216/09/0210:51:13WARNmapreduce.JobResourceUploader:

hadoop - hadoop中local和yarn的区别

我一直在尝试按照here中的说明在单个节点上安装Hadoop.有两组指令,一组用于在本地运行MapReduce作业,另一组用于YARN。在本地运行MapReduce作业和在YARN上运行有什么区别? 最佳答案 如果您使用本地,则map和reduce任务在同一个jvm中运行。通常我们要调试代码的时候会用到这种模式。而如果我们使用MRV2中的yarn资源管理器,mappers和reducers将在不同的节点和不同的jvms中运行,并且在同一节点中运行(如果它是伪分布式模式)。 关于hadoo

java - 将文件存储到 S3 : local file vs HDFS

背景使用java将文件上传到s3的简单古老问题S3不支持流式传输(AFAIK),因此在上传之前需要将数据分组到一些适当大小的文件中。在创建上述这些临时文件时,就位置而言有一些选项本地一些指定目录本地在HDFS中(如果可能的话,我什至不知道Hadoop中的H)到hadoop集群中的HDFS问题哪个可能更快?与本地FS相比,使用HDFS(本地或集群)是否有优势,HDFS在本质上更接近S3格式?技术和基础设施EC2、Linux、Java 最佳答案 如果你本地有足够的磁盘空间,就在本地做吧。否则,您可以将数据合并到HDFS上您需要的存储中,

hadoop - Hive 2.3.2 Local模式找不到Hadoop安装

根据我一直在阅读的内容,您可以在没有Hadoop或HDFS的情况下运行Hive(例如在使用Spark或Tez的情况下),即通过设置fs.default.name在本地模式下和hive.metastore.warehouse.dir到本地路径。但是,当我这样做时,出现错误:StartingHivemetastoreservice.Cannotfindhadoopinstallation:$HADOOP_HOMEor$HADOOP_PREFIXmustbesetorhadoopmustbeinthepath我的hive-site.xml文件:mapred.job.trackerlocalh

hadoop - hadoop job是如何运行在各个节点上的

我是Hadoop的新手,所以可能会问一些愚蠢的问题。假设我有3个Hadoop从节点,它们都有天气数据说Node-1有1900-1929年的天气数据;Node-2有1930-1959年的天气数据;Node-3有1960-1989年的天气数据;我有一个MapReduce作业来查找从1900年到1989年的更高温度。我的问题是:当我们提交mrjob时,Hadoop会自动在这三个节点上提交job吗?或者我们需要编写脚本来这样做。感谢您的耐心解答 最佳答案 HDFS是一个分布式文件系统。因此,天气数据将自动分配给3个从节点。默认情况下,它将被

apache-spark - 由于 java.io.FileNotFoundException :/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/,Google Dataproc 上的 Spark 失败

几个月来,我一直在通过Zeppelin和Dataproc控制台在Dataproc上使用Spark/Hadoop,但最近我遇到了以下错误。Causedby:java.io.FileNotFoundException:/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1530998908050_0001/blockmgr-9d6a2308-0d52-40f5-8ef3-0abce2083a9c/21/temp_shuffle_3f65e1ca-ba48-4cb0-a2ae-7a81dcdcf466(Nosuchfil

java - hadoop 使用类名提交作业,为什么需要 job.setJarByClass()?

例如我有一个hadoop字数统计程序(来自互联网),字数统计.java:publicstaticclassWordCount{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{....Jobjob=Job.getInstance(newConfiguration(),"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);//Why?}}像这样将它编译成一个jar并提交给yarn:hadoopjarwordcount.jarWordCount[input-hdfs][output-hdfs]在这个

java - 在集群中启动 MapReduce 作业失败,退出代码为 : -1000 and job. jar 不存在

我正在尝试在Java代码中启动mapreduce作业并将作业提交给yarn。但出现以下错误:2018-08-2600:46:26,075WARN[main]util.NativeCodeLoader(NativeCodeLoader.java:(62))-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2018-08-2600:46:27,526INFO[main]client.RMProxy(RMProxy.java:createRMProxy(92))-