我正在使用Java作为查询Hbase的客户端。我的Hbase表是这样设置的:ROWKEY|HOST|EVENT-----------|--------------|----------21_1465435|host.hst.com|clicked22_1463456|hlo.wrld.com|dragged.........我需要做的第一件事是获取与host.hst.com关联的所有ROWKEY的列表。我可以在列host上创建一个扫描器，并且对于具有columnvalue=host.hst.com的每一行值，我将添加相应的ROWKEY到列表。看起来很有效率。O(n)用于获取所有行。现在
是否有任何连接到reduce或map任务的Hive内部进程？添加到那个!Hive如何与MapReduce结合使用？工作是如何安排的？查询结果如何返回给hivedriver？ 最佳答案 对于HIVE，没有直接通信Map/Reduce任务的过程。它与Jobtracker(YARN中的ApplicationMaster)进行通信(流程6.3)，仅用于一旦安排好作业处理相关的事情。这张图片将使您清楚地了解，HowHIVEusesMapReduceasexecutionengine?Howisthejobgettingscheduled?Ho
我即将开始一个将在AWS上运行的mapreduce项目，我面临一个选择，是使用Java还是C++。我知道用Java编写项目会使我可以使用更多功能，但是C++也可以通过HadoopStreaming实现它。请注意，我对这两种语言都没有什么背景。一个类似的项目已经用C++完成，代码可供我使用。所以我的问题是:这个额外功能是通过AWS提供的，还是仅在您对云有更多控制权时才相关？为了做出决定，还有什么我应该牢记的，比如hadoop插件的可用性，可以更好地使用一种语言或另一种语言？提前致谢 最佳答案 您有几个选项可以在AWS上运行Hadoop
我一直在学习mapreduce算法以及它如何潜在地扩展到数百万台机器，但我不明白映射阶段之后中间键的排序如何扩展，因为会有:1,000,000x1,000,000:潜在的机器相互交流中间结果的小键/值对？这不是瓶颈吗？ 最佳答案 的确，HadoopMapReduce的瓶颈之一是集群上机器之间的网络带宽。但是，每个映射阶段的输出不会发送到集群中的每台机器。map和reduce函数的数量由您正在运行的作业定义。每个map处理其输入数据，对其进行排序以对键进行分组并将其写入磁盘。该作业定义了您希望将多少个reduce函数应用于map的输出
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*.
(比DifferencebetweenPigandHive?Whyhaveboth?更基础)我有一个数据处理管道，用Hadoop上的多个Javamap-reduce任务编写(我自己的自定义代码，源自Hadoop的Mapper和Reducer)。它是一系列基本操作，例如连接、反转、排序和分组依据。我的代码涉及并且不是很通用。继续这种公认的开发密集型方法与使用多个UDF将所有内容迁移到Pig/Hive的优缺点是什么？哪些工作我不能执行？我会遭受性能下降(使用100sTB)吗？维护时我会失去调整和调试代码的能力吗？我能否将部分作业作为Javamap-reduce进行流水线处理，并将它们的输入
在伪节点上运行hadoop作业时，任务失败并被杀死。错误:任务尝试_未能报告状态601秒但相同的程序正在通过Eclipse运行(本地作业)。任务:大约有25K个关键字，输出将是所有可能的组合(一次两个)，即大约25K*25K个整体可能是什么问题？ 最佳答案 由于某种原因，任务在您的伪节点上执行时没有进行。您可以增加mapred-site.xml中的设置“mapred.task.timeout”。mapred-default.xml中相同的默认值为:mapred.task.timeout600000Thenumberofmillise
尝试连接6个表，每个表中大约有500万行。尝试加入在所有表上按升序排序的帐号。Map任务成功完成，reducer在66.68%时停止工作。尝试了增加reducer数量等选项，还尝试了其他选项sethive.auto.convert.join=true;并设置hive.hashtable.max.memory.usage=0.9；并设置hive.smalltable.filesize=25000000L；但结果是一样的。尝试使用少量记录(如5000行)，查询效果非常好。请建议可以在这里做什么以使其发挥作用。 最佳答案 66%的Redu
您好，我是Hive的新手，我已经了解了hadoop中的桶概念，但未能理解以下几行。有人可以帮助我吗？SELECTavg(viewTime)FROMpage_viewTABLESAMPLE(BUCKET1OUTOF32);TABLESAMPLE的一般语法是表样本(从y中取出x桶)查询的样本量约为1/y。此外，y需要是创建表时为表指定的桶数的倍数或因数。例如，如果我们将y更改为16，则查询变为SELECTavg(viewTime)FROMpage_viewTABLESAMPLE(BUCKET1OUTOF16);那么样本量大约包括每16个用户中的1个(因为bucket列是userid)。该表
我正在尝试实现reducesidejoin，并使用mapfilereader查找分布式缓存，但在stderr中检查时它没有查找值，它显示以下错误，lookupfile文件已经存在于hdfs中，并且似乎如标准输出所示正确加载到缓存中。java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:file:/app/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/distcache/-8118663285704962921_-1196516983_170706299/localhost/input/delivery_status/Delive
