我已经尝试了以下引导操作组合来增加我的作业的堆大小，但它们似乎都不起作用:--mapred-key-valuemapred.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.child.ulimit=unlimited--mapred-key-valuemapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.map.child.ulimit=unlimited-mmapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m-mmapred.map.child.
我试图运行Norstadt先生在以下链接下提供的矩阵乘法示例http://www.norstad.org/matrix-multiply/index.html.我可以使用hadoop0.20.2成功运行它，但我尝试使用hadoop1.0.3运行它，但出现以下错误。是我的hadoop配置问题还是作者用hadoop0.20编写的代码中的兼容性问题。另外请指导我如何解决这两种情况下的错误。这是我遇到的错误。inthread"main"java.io.EOFExceptionatjava.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:180
我有点难以理解Hadoop中的数据如何放入map和简化功能。我知道我们可以定义输入格式和输出格式，然后定义输入和输出的键类型。但是举个例子，如果我们想要一个对象作为输入类型，Hadoop内部是如何做到的？谢谢... 最佳答案 您可以使用HadoopInputFormat和OutputFormat接口(interface)来创建您的自定义格式..一个示例可能是将MapReduce作业的输出格式化为JSON..类似这样-publicclassJsonOutputFormatextendsTextOutputFormat{@Overrid
我正在尝试运行一个简单的mapreduce程序，其中mapper为同一个键写入两个不同的值，但当我到达reducer时，它们最终总是相同的。这是我的代码:publicclasskaka{publicstaticclassMapper4extendsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{context.write(newText("a"),newText("b"));context.write(newText("a"),newText("c"
我目前正在启动一个名为“使用Hadoop进行时间序列挖掘算法的云计算”的项目。我拥有的数据是大小超过TB的hdf文件。在hadoop中，我知道我们应该将文本文件作为输入以进行进一步处理(map-reduce任务)。所以我有一个选择，将我所有的.hdf文件转换为文本文件，这会花费很多时间。或者我找到了一种在mapreduce程序中使用原始hdf文件的方法。到目前为止，我还没有成功找到任何读取hdf文件并从中提取数据的java代码。如果有人对如何使用hdf文件有更好的了解，我将非常感谢这样的帮助。谢谢阿尤什 最佳答案 这里有一些资源:S
我是hadoop的新手。我需要安装它并试用示例。所以我提到了这个tutorial.我已经安装了该教程中给出的Sandbox。我需要在Windows中配置ECLIPSE，并在教程中给出下图中指定的VM位置。我已经安装了eclipseeuropa和hadoop插件。然后在Map/ReduceLocations中，我为主机名提供了VMIp，在UserName中提供了Linux用户名，在Map/Reduce端口中提供了9001，在DFS端口中提供了9000。在“高级”选项卡中，我将mapred.system.dir的值设置为/hadoop/mapred/system并且没有hadoop.job
我尝试运行hadoopmap减少字数问题。据我所知，我正确地设置了HDFS和所有内容。当我执行它时，我在尝试运行一个简单的字数统计问题时遇到此错误。我是Hadoop的新手。任何解决此问题的帮助将不胜感激。13/06/1320:21:17INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:413/06/1320:21:17INFOutil.NativeCodeLoader:Loadedthenative-hadooplibrary13/06/1320:21:17WARNsnappy.LoadSnappy:Snappynativelibra
假设我有如下输入:(1,2)(2,1)(1,3)(3,2)(2,4)(4,1)预期输出如下:(1,(2,3,4))->(1,3)//secondindexistotalfriend#(2,(1,3,4))->(2,3)(3,(1,2))->(3,2)(4,(1,2))->(4,2)我知道如何在Java中使用哈希集来做到这一点。但不知道这如何与mapreduce模型一起工作。任何人都可以就这个问题提出任何想法或示例代码吗？我会很感激的。-----------------------------------------------------------------------------
我正在使用hadoopMapReduce处理大量数据。问题是，损坏的文件偶尔会导致Map任务抛出Java堆空间错误或类似的错误。如果可能的话，最好丢弃maptask正在做的任何事情，杀死它，然后继续工作，不要在意丢失的数据。我不希望整个M/R工作因此而失败。这在hadoop中可行吗？如何实现？ 最佳答案 您可以修改mapreduce.max.map.failures.percent参数。默认值为0。增加此参数将允许一定比例的map任务失败而不会使作业失败。您可以在mapred-site.xml中设置此参数(将应用于所有作业)，或逐个
我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上，它可以很好地处理我的小输入数据集，它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB，但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时，在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR
