ayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$jps3474ResourceManager3603NodeManager3316SecondaryNameNode3957Jps3129DataNode2975NameNodeayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/userayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/user/ayushayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/h
我正在尝试使用MultipleOutputs来更改reducer中的输出文件名。我正在使用oozie工作流来运行mapreduce作业。我找不到在oozie工作流中添加以下属性的方法-MultipleOutputs.addNamedOutput(job,"text",TextOutputFormat.class,Text.class,Text.class);因为它是ooziemapreduce操作，所以我没有驱动程序类放在上面的代码。 最佳答案 答案就在方法的源代码中。来自hadoopcore1.2.1jar/**/publicst
有时，我的查询应该只需要几秒钟就可以保持运行和运行，并阻止其他查询，或者将值设置为MT_DOP的查询调整得太大，这让impala跪下了.虽然在使用UIClouderaManagerortheAPI的Cloudera发行版时这可能会终止查询我目前没有看到Impala的普通版本(2.10版)存在这种可能性，除非您转到每个工作人员Web界面并找到您想要终止的查询。我查了官PDFmanual但是kill只是一个保留字供将来使用。您知道在普通Impala2.10中是否可以终止正在运行的查询吗？谢谢 最佳答案 应该可以从执行查询的Impala守
我已经将hadoop集群的mapred_map_tasks_max配置为6，正如预期的那样，我看到在启动PIG作业时有6个mapred进程在运行。然而，我有点惊讶地看到其中一些进程的CPU使用率超过100%，有时甚至达到1000%+。mapreduce是否默认为多线程？这会不会是Pig本身的问题？我在网上只能找到一些关于设置(mapred.map.runner.class)的信息，但这似乎并没有设置为多线程。谢谢。PIDUSERPRNIVIRTRESSHRS%CPU%MEMTIME+命令2630mapred20053.4g2.8g12mS218.14.51:17.32java2553m
我正在研究连接到Hadoop中允许动态数据类型连接的数据。我需要能够连接到HiveThrift服务器A，提取一些数据，然后连接到HiveThrift服务器B并提取更多数据。据我了解，enableHiveSupport需要在初始SparkSession.builder上设置。有没有办法在事后添加/更改节俭连接？我遇到的唯一可能的解决方案是使用newSession():SparkSession但是我不确定这是否是我正在寻找的正确解决方案。我正在使用Spark2.1、Hadoop2.7 最佳答案 根据Spark权威指南一书，“创建[Spa
我们知道，new需要将所有需要的类打包到job-jar中并上传到服务器。它太慢了，我想知道是否有一种方法可以指定第三方jar包括执行map-red作业，这样我就只能在没有依赖项的情况下打包我的类。PS(我发现有一个“-libjar”命令，但我不知道如何使用它。这是链接http://blog.cloudera.com/blog/2011/01/how-to-include-third-party-libraries-in-your-map-reduce-job/) 最佳答案 那些叫做genericoptions.因此，为了支持这些，您
我正在阅读有关Hadoop的书，其中提到了脚本start-mapred.sh。我下载了最新版的Hadoop，里面没有start-mapred.sh脚本。我看到有start-yarn.sh但它会启动JobTracker和TaskTracker组件吗？ 最佳答案 Yarn是MapReduce的下一个版本，它不使用作业和任务跟踪器，而是使用资源管理器来完成它的工作。对于MRv1，使用2.3.0版本的hadoop。同样的程序也可以使用Yarn运行。启动hadoop只需使用start-all.sh或start-dfs.sh和start-yar
我在服务器上运行mapreduce作业，但不断收到此错误:Containerkilledonrequest.Exitcodeis143Containerexitedwithanon-zeroexitcode143Containerisrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage:1.0GBof1GBphysicalmemoryused;2.7GBof2.1GBvirtualmemoryused.Killingcontainer.当然我已经阅读了所有可能的资源并且我知道我需要在这些文件中设置配置:mapred-site.xml\\yar
我正在尝试在MapReduce中试验这个参数，但我有一些问题。这是否符合HDFS中的大小(无论是否压缩)？还是解压后的？我猜是前者，但只是想确认一下。 最佳答案 仅当您的输入格式支持拆分输入文件时才会使用此参数。常见的压缩编解码器(如gzip)不支持拆分文件，因此将被忽略。如果输入格式确实支持拆分，那么这与压缩后的大小有关。 关于hadoop-mapred.min.split.size，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
我正在编写一个mapreduce应用程序，它接受(键，值)格式的输入并只显示与reducer输出相同的数据。这是示例输入:1500s11960s1Aldus1在下面的代码中，我使用>指定输入格式，并在main()中将分隔符指定为制表符。当我运行代码时，我遇到了错误消息:java.lang.Exception:java.lang.ClassCastException:org.apache.hadoop.io.Textcannotbecasttoorg.apache.hadoop.io.LongWritableatorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunne
