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
我希望在cron上运行到Hive的导入，并且希望只使用“将数据本地输入路径‘/tmp/data/x’加载到表X”到表中就足够了。后续命令会覆盖表中已有的内容吗？还是会追加？ 最佳答案 本站http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual在处理Hive时是你的friend。:)解决将数据加载到Hive的页面是http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual/DML该页面指出iftheOVERWRITEkeywordisusedthent
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$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.
我正在使用ClouderaHadoop。我能够运行简单的mapreduce程序，我提供一个文件作为MapReduce程序的输入。此文件包含所有其他要由mapper函数处理的文件。但是，我卡在了一点。/folder1-file1.txt-file2.txt-file3.txt如何将MapReduce程序的输入路径指定为"/folder1"，以便它可以开始处理该目录中的每个文件？有什么想法吗？编辑:1)首先，我提供了inputFile.txt作为mapreduce程序的输入。它运行良好。>inputFile.txtfile1.txtfile2.txtfile3.txt2)但是现在，我不想提
hadoopjob-killjob_id和yarnapplication-killapplication_id有什么区别？job_id和application_id是否代表/指代同一个任务？ 最佳答案 hadoopjob-killjob_id和yarnapplication-killapplication_id这两个命令都用于终止在Hadoop上运行的作业。如果您正在使用MapReduceVersion1(MRV1)并且您想要终止在Hadoop上运行的作业，那么您可以使用hadoopjob-killjob_id杀死一个工作，它会杀死
在本地运行PIG脚本和在mapreduce上运行的实际区别是什么？我了解mapreduce模式是在安装了hdfs的集群上运行它。这是否意味着本地模式不需要HDFS，因此甚至不会触发mapreduce作业？有什么区别，你什么时候和另一个？ 最佳答案 本地模式将构建一个模拟的mapreduce作业，该作业从磁盘上的本地文件运行。理论上相当于MapReduce，但它不是“真正的”mr工作。从用户的角度来看，您不应该能够分辨出差异。本地模式非常适合开发。 关于hadoop-PIGlocal和ma
我正在尝试使用下面的命令在hdfs中列出我的目录:ubuntu@ubuntu:~$hadoopfs-lshdfs://127.0.0.1:50075/ls:Failedonlocalexception:com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException:Protocolmessageend-grouptagdidnotmatchexpectedtag.;HostDetails:localhostis:"ubuntu/127.0.0.1";destinationhostis:"ubuntu":50075;这是我的/etc/hosts文件1
我试图运行一个长时间运行的Spark作业。执行几个小时后，出现以下异常:Causedby:java.io.IOException:Failedtocreatelocaldirin/tmp/blockmgr-bb765fd4-361f-4ee4-a6ef-adc547d8d838/28试图通过检查来绕过它:/tmp目录中的权限问题。spark服务器未以root身份运行。但是/tmp目录应该对所有用户都是可写的。/tmp目录有足够的空间。 最佳答案 假设您正在使用多个节点，您需要检查参与spark操作的每个节点(master/drive
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
全部threeconstructorsoforg.apache.hadoop.mapreduce.Job已弃用，有没有办法以非弃用的方式构建Job类？谢谢。 最佳答案 我会忽略弃用警告并坚持使用“mapred”包，而不是“mapreduce”。这个JIRAMAPREDUCE-1734删除了0.20.3的弃用。 关于hadoop-org.apache.hadoop.mapreduce.Job的所有三个构造函数都已弃用，构造Job类的最佳方法是什么？，我们在StackOverflow上找到一
