在Hadoop作业中，我正在映射多个XML文件并为每个元素过滤ID(from-tags).因为我想将作业限制在一组特定的ID中，所以我读入了一个大文件(2.7GB中大约有2.5亿行，每行只有一个整数作为ID)。所以我使用了DistributedCache，解析setup()中的文件带有BufferedReader的Mapper方法，并将ID保存到HashSet。现在一开始工作，我得到了无数Taskattempt_201201112322_0110_m_000000_1failedtoreportstatus.Killing!在执行任何map作业之前。该集群由40个节点组成，并且自Dis
我想将数据同步到Hadoop文件系统。此数据旨在用作计划的MapReduce作业的输入。这个例子可能会解释更多:假设我有一个包含一堆词的文档输入流，这些词需要作为MapReduceWordCount作业的输入。因此，对于每个文档，所有的单词都应该被解析出来并上传到文件系统。但是，如果同一文档再次从输入流到达，我只希望从文件系统上传(或删除)更改。数据应该如何存储；我应该使用HDFS还是HBase？数据量不是很大，大概几GB。是否可以使用来自HDFS和/或HBase的输入启动计划的MapReduce作业？ 最佳答案 我会首先选择最适合
我在其中设置了PYTHONPATH，它也能正常工作，除非我运行map-reduce作业它没有说追溯(最近的调用最后):文件“/work/app/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/hduser/jobcache/job_201203091218_0006/attempt_201203091218_0006_m_000020_0/work/./mapper.py”，第57行，在从src.utilities导入实用程序导入错误:没有名为src.utilities的模块java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOu
摘要：本文整理自字节跳动基础架构工程师魏中佳在本次CommunityOverCodeAsia2023中的《字节跳动MapReduce-Spark平滑迁移实践》主题演讲。随着字节业务的发展，公司内部每天线上约运行100万+Spark作业，与之相对比的是，线上每天依然约有两万到三万个MapReduce任务，从大数据研发和用户角度来看，MapReduce引擎的运维和使用也都存在着一系列问题。在此背景下，字节跳动Batch团队设计并实现了一套MapReduce任务平滑迁移Spark的方案，该方案使用户仅需对存量作业增加少量的参数或环境变量即可完成从MapReduce到Spark的平缓迁移，大大降低了迁
我正在研究mapreduce，它根据从HBase读取的一些数据生成CSV文件。有没有一种方法可以在不减少阶段的情况下从映射器写入单个文件(或者在作业结束时合并映射器生成的多个文件)？我知道我可以将输出格式设置为在作业级别写入文件，是否可以为映射器做类似的事情？谢谢 最佳答案 Map/Reduce-Job没有reduce阶段是可能的(而且并不少见)(example)。为此，您只需使用job.setNumReduceTasks(0)。但是我不确定在这种情况下如何处理Job-Output。通常你会得到一个reducer的结果文件。如果没有
我编写了一个小型hadoop映射程序来从其他应用程序生成的日志文件中解析(正则表达式)信息。我找到了这篇文章http://www.nearinfinity.com//blogs/stephen_mouring_jr/2013/01/04/writing-hive-tables-from-mapreduce.html本文讲解如何解析写入hive表这是我的代码importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;imp
基于以下配置，我希望我的log4j应该写入HDFS文件夹(/myfolder/mysubfolder)。但它甚至没有创建具有给定名称hadoop9.log的文件。我尝试在hdfs上手动创建hadoop9.log。还是不行。我是否遗漏了log4j.properties中的任何内容？#Definesomedefaultvaluesthatcanbeoverriddenbysystempropertieshadoop.root.logger=INFO,console,RFA,DRFAhadoop.log.dir=/myfolder/mysubfolderhadoop.log.file=had
我正在处理大小为400MB的数据，该脚本有5个不同的部分和5个存储命令，如果我一次只切换一个存储命令评论所有其他命令，pig脚本会非常有效。但如果所有5个存储命令都打开，作业浏览器(hue)会卡在任何特定阶段，然后它只会继续重新尝试作业而没有任何进展。没有错误，日志也没有错误和警告。我认识到的问题可能是由于环境问题造成的，因为该脚本也曾与-M属性一起正常工作，但另一次却失败了。 最佳答案 如果每个STORE数据都依赖于之前的STORE，那么你可以在每个STORE之后使用exec命令。这将确保您的STORE命令在下一组命令/STORE
我在hadoop集群上运行mapreduce作业。我在浏览器中看到的job运行时间master:8088和master:19888(jobhistoryserverwebUI)如下:主人:8088大师:19888我有两个问题:为什么两张图片的耗时不同？为什么有时平均减少时间是负数？ 最佳答案 看起来AverageReduceTime是基于之前任务(洗牌/合并)完成所花费的时间，而不一定是reduce实际运行所花费的时间。看着这个sourcecode您可以看到在第300行附近发生的相关计算。if(attempt.getState()=
我有一个R脚本，可以处理一堆推文，我想对相同的数据使用相同的脚本，但保存在Hadoop文件系统中。根据thisHortonworks教程我可以使用R代码处理我的HDFS中的数据，但不是很清楚。我可以使用完全相同的R脚本，利用mapreduce范例，通过使用RevolutionR吗？我应该更改我的代码还是有办法执行针对Hadoop架构优化的相同功能？我的愿望是在像R-Studio这样的标准RIDE上编写我的代码，然后在我的云服务(例如MicrosoftAzure)上使用它，或者使用它的大部分，以mapreduce为基础。 最佳答案 是
