我所有的映射器都失败了，除了下面的异常(exception)。为了简洁起见，我只展示了最后一次失败。为什么会发生这种情况，我该如何解决？16/09/2117:01:57INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201609151451_0044_m_000002_2,Status:FAILEDjava.io.EOFExceptionatjava.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:197)atjava.io.DataInputStream.readUTF(DataInputStream.jav

上周左右我一直在使用Hadoop(试图掌握它)，尽管我已经能够设置多节点集群(2台机器:1台笔记本电脑和一台小型台式机)并检索结果，当我运行hadoop作业时，我似乎总是遇到“太多的获取失败”。一个示例输出(在一个简单的wordcount示例中)是:hadoop@ap200:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarhadoop-examples-0.20.203.0.jarwordcountsitasita-output3X11/05/2015:02:05INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:711/

我熟悉Cloudera的基础设施或架构:Master节点包括NameNode、SecondaryNameNode、JobTracker、HMaster。从节点包括DataNode、TaskTracker、HRegionServer。Master节点应该都在自己的节点上(除非它是一个小集群，而不是SecondaryNameNode，JobTracker和HMaster可以组合，如果它是一个非常小的集群甚至是NameNode)。从节点应始终位于同一节点上。从节点越多越好。SecondaryNameNode用词不当，除非您为高可用性启用它。MapR是否维护此设置？它有何相似之处和不同之处？

我所知道的是引入了YARN，它取代了JobTracker和TaskTracker。我看过一些Hadoop2.6.0/2.7.0安装教程，他们将mapreduce.framework.name配置为yarn和mapred.job.tracker属性作为本地或主机:端口。mapred.job.tracker属性的描述是"ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.If"local",thenjobsarerunin-processasasinglemapandreducetask."我的疑问是如果我们使用YARN为什么要配置它，我的意思是J

我已经尝试了以下引导操作组合来增加我的作业的堆大小，但它们似乎都不起作用:--mapred-key-valuemapred.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.child.ulimit=unlimited--mapred-key-valuemapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.map.child.ulimit=unlimited-mmapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m-mmapred.map.child.

我尝试运行hadoopmap减少字数问题。据我所知，我正确地设置了HDFS和所有内容。当我执行它时，我在尝试运行一个简单的字数统计问题时遇到此错误。我是Hadoop的新手。任何解决此问题的帮助将不胜感激。13/06/1320:21:17INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:413/06/1320:21:17INFOutil.NativeCodeLoader:Loadedthenative-hadooplibrary13/06/1320:21:17WARNsnappy.LoadSnappy:Snappynativelibra

我正在尝试在我的计算机(MacOS10.7)上的本地文件系统(独立模式)上测试一个非常简单的hadoopmap-reduce作业。该作业采用.csv文件(data-01)并计算某些字段的出现次数。我下载了CDH4hadoop，运行作业，它似乎正常启动，但在处理完所有拆分后，我收到以下错误:13/03/1212:11:18INFOmapred.MapTask:Processingsplit:file:/path/in/data-01:9999220736+3355443213/03/1212:11:18INFOmapred.MapTask:Mapoutputcollectorclass=

为了尝试解决performanceissues使用AmazonEMR，我尝试使用s3distcp将文件从S3复制到我的EMR集群以进行本地处理。作为第一个测试，我从一个目录复制一天的数据，2160个文件，使用--groupBy选项将它们折叠成一个(或几个)文件。工作似乎运行得很好，向我展示了map/reduce进度到100%，但此时进程挂起并且再也没有回来。我怎样才能弄清楚发生了什么？源文件是存储在S3中的GZipped文本文件，每个大约30kb。这是一个普通的AmazonEMR集群，我从主节点的shell运行s3distcp。hadoop@ip-xxx:~$hadoopjar/hom

这些是我试图压制的Hadoop日志消息11/10/1719:42:23INFOmapred.MapTask:(EQUATOR)0kvi26214396(104857584)11/10/1719:42:23INFOmapred.MapTask:mapreduce.task.io.sort.mb:10011/10/1719:42:23INFOmapred.MapTask:softlimitat8388608011/10/1719:42:23INFOmapred.MapTask:bufstart=0;bufvoid=10485760011/10/1719:42:23INFOmapred.Ma

我的印象是，组合器就像作用于本地map任务的reducer，即它聚合单个Map任务的结果，以减少输出传输的网络带宽。通过阅读Hadoop-Thedefinitiveguide3rdedition，我的理解似乎是正确的。来自第2章(第34页)组合器函数许多MapReduce作业受到集群上可用带宽的限制，因此尽量减少map和reduce任务之间传输的数据是值得的。Hadoop允许用户指定要在map输出上运行的组合器函数——组合器函数的输出构成reduce函数的输入。由于combiner函数是一种优化，Hadoop不保证为特定映射输出记录调用它的次数(如果有的话)。换句话说，零次、一次或多次