我正在尝试使用mapreduce作业将数据加载到mysql数据库中，但是我遇到了类转换异常错误，这是我使用的过程:我首先创建一个实现了Writable和DBWritable接口(interface)的DBOutputWritable类。然后我使用我的reduce作业将数据写入数据库，但是当我运行该作业时，它失败了，提示有错误:java.lang.ClassCastException:com.amalwa.hadoop.DataBaseLoadMapReduce.DBOutputWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.d
我刚刚开始集成RHadoop。它是与Hadoop集成的R-studio服务器，但在运行map-reduce作业时出现错误。当我运行以下代码行时。library(rmr2)a堆栈跟踪:15/03/2421:13:47INFOConfiguration.deprecation:mapred.reduce.tasksisdeprecated.Instead,usemapreduce.job.reducespackageJobJar:[][/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.5.0-cdh5.2.0.jar]/tmp/streamjob47
是否有可能执行独立的mapreduce作业(不在reducer输出的链接中成为映射器的输入。可以一个接一个地执行。 最佳答案 在你的驱动代码中调用两个方法runfirstjob,runsecondjob.就像这样。这只是一个提示，根据你的需要做修改publicclassExerciseDriver{staticConfigurationconf;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ExerciseDriverED=newExerciseDriver();conf=new
我开始玩hadoop2.6.0，根据officialdocumentation搭建了一个伪分布式单节点系统.当我运行简单的MapReduce(MR1)示例(参见“伪分布式操作->执行”)时，总执行时间约为7秒。更准确地说，bash的时间给出:real0m6.769suser0m7.375ssys0m0.400s当我通过Yarn(MR2)运行相同的示例时(参见“伪分布式操作->YARNonSingleNode”)，总执行时间约为100sec，因此非常慢。bash的时间给出:real1m38.422suser0m4.798ssys0m0.319s因此，(出于某种原因)在用户空间之外存在大量
我正在使用hdinsight集群(hive版本.13)来运行一些hive查询。在mapjoin期间启动本地任务的查询之一(来自TPCH套件的查询7)由于内存不足而失败(hive中止它，因为哈希表已达到配置的限制)。Hive似乎正在为本地任务分配1GB，这个大小是从哪里获取的，我该如何增加它？2015-05-0305:38:19Startingtolaunchlocaltasktoprocessmapjoin;maximummemory=932184064我假设本地任务应该使用与映射器相同的堆大小，但事实并非如此。感谢您的帮助。 最佳答案
我无法理解如何将变量(输出)从Job1传递到Job2。假设我的Job1是WordCount。N=230中的最终reducer输出。我的第二份工作需要这些信息作为其逻辑。但我不希望它作为映射器输入。我希望输入与Job1相同。我不喜欢使用Counter，因为我读到它不是很可靠。谢谢 最佳答案 您可以将N传递给第二个作业，将N添加到第二个作业配置对象。要将任何键/值添加到配置中，您可以使用提交作业的客户端的“设置”方法。然后，从映射器中，您可以使用“get”方法检索配置中N的值。查看“配置”文档，您会发现“获取”、“设置”和许多专门的方法
当我在Mac终端中运行mapreduce作业时:PawandeepSingh1$hadoopjarMaximumTemperature.jarExceptioninthread"main"java.io.IOException:Mkdirsfailedtocreate/var/folders/v1/lyx_f0rj615cy8s54_bk053h0000gp/T/hadoop-unjar3698429834837790177/META-INF/licenseatorg.apache.hadoop.util.RunJar.ensureDirectory(RunJar.java:128)a
我正在使用Putty执行一个hadoopMap-Reduce作业来解决简单的字数统计问题。我已经在VM上配置了Hadoop，并且我已经验证了Hadoop的所有组件都在使用jps运行。当我使用命令执行代码时hadoopjar无标题.jar我遇到了错误15/06/2019:36:48WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToolforthesame.15/06/2019:37:09INFOutil.NativeCodeLoader:Loade
我想将hadoop流功能与perl脚本一起用作映射器和缩减器。我发现了thisexplanation这部分回答了我的问题，但是它不包含reducer为每个键一起处理所有值的功能。例如，mapper可能会提取对，reducer会输出每个产品的类别列表。这当然可以通过将所有reducer数据保存在内存中来实现(就像我之前提到的示例中那样)，但在许多情况下这是不可扩展的。有没有办法让perl脚本一次获取每个键的所有值(就像普通的map-reduce作业一样)？ 最佳答案 您可以使用cpan库Hadoop::Streamingsubredu
我在HDFS中存储了大量数据，我们希望将其索引到Elasticsearch中。琐碎的想法是使用Elasticsearch-hadoop库。我遵循了thisvideo中的概念，这是我为这项工作编写的代码。publicclassTestOneFileJobextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassTokenizerextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalMapWritablemap=newMapWritable();privatefinalTextkey=newText("te
