我最近看到了hadoop的mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性。默认情况下，它设置为+1，这意味着每个map/reduce任务都会启动一个新的JVM。相反，如果它设置为-1，那么一个jvm可以被无限数量的任务使用。在这种情况下，任务依次执行以使用相同的JVM。因此，当该属性设置为+1时，每个节点启动的JVM数量等于任务数量。没有混淆....但是，我的具体问题是，如果我将mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置为-1，每个节点将启动多少个JVM。每个节点只有一个JVM吗？还是别的？ 最佳答案
我正在使用Java操作开发Oozie。Java操作应使用Java选项-Xmx15g。因此，我将属性oozie.mapreduce.map.memory.mb设置为25600(25G)，以防需要一些额外的内存。在这个简单的设置之后，我运行了Oozie作业，然后在Java运行时当然出现了OutofMemory(堆空间不足)错误。因此，我根据链接在Java操作的属性节点中相应地将oozie.launcher.mapred.child.java.opts设置为-Xmx15g:http://downright-amazed.blogspot.fi/2012/02/configure-oozies
我正尝试在yarn-client模式下向oozie提交一个spark作业。当我在oozie之外运行spark作业时，它运行良好。但是当我提交oozie作业时，它一直失败并出现以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalStateException:basedirjob.jar/libdoesnotexist.atorg.apache.tools.ant.DirectoryScanner.scan(DirectoryScanner.java:871)atorg.apache.spark.classpath.ClasspathFilter$$a
我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
我有一个简单的mapreduce作业，它使用默认的映射器和缩减器。输入是一些文本文件。我在伪分布式模式下使用Hadoop2.x。我担心的是，即使我设置了mapred.reduce.tasks=2，仍然只有一个reducer被调用。packageorg.priya.sort;importjava.net.URI;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.i
我正在尝试使用不带ON属性的JOIN运行此查询。我正在运行这样的查询:hive-v-fmy_file.hql我收到这条消息:Instrictmode,cartesianproductisnotallowed.Ifyoureallywanttoperformtheoperation,sethive.mapred.mode=nonstrict我更新了hql文件:在其之上设置hive.mapred.mode=nonstrict。但后来我收到了这条消息:SEThive.mapred.mode=nonstrictQueryreturnednon-zerocode:1,cause:Cannotmo
我知道Hadoop是基于Master/Slave架构的HDFS与NameNodes和DataNodes一起工作和MapReduce与jobtrackers和Tasktrackers一起工作但是我在MapR上找不到所有这些服务，我发现它有自己的架构和自己的服务我有点困惑，谁能告诉我只使用Hadoop和使用MapR有什么区别! 最佳答案 您必须引用Hadoop2.x最新架构，因为YARN(YetAnotherResourceNegotiator)和HighAvailability已被引入2.x版本。作业跟踪器和任务跟踪器替换为资源管理器
我的代码是importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat
我有一个AmazonWindowsVM，我在其中安装了MapR-Client2.1.2，以及另一个等待作业执行的MapR集群。我设置了MAPR_HOME在C:\opt\mapr，当我执行hadoopfs-ls/来自C:\opt\mapr\hadoop\hadoop-0.20.2\bin我得到:Thesystemcannotfindthepathspecified我还配置了MapR-Client和server\configure.bat-c-C:7222在config\mapr-clusters.conf我可以看到:my.cluster.com:7222我还确保我能够从Windows进行
我正在尝试实现一个MapReduce作业，其中每个映射器将占用150行文本文件，并且所有映射器将同时运行；此外，无论有多少maptask失败，它都不应该失败。这里是配置部分:JobConfconf=newJobConf(Main.class);conf.setJobName("Mymapreduce");conf.set("mapreduce.input.lineinputformat.linespermap","150");conf.set("mapred.max.map.failures.percent","100");conf.setInputFormat(NLineInputF
