我想在Hadoop集群上运行基于TeraSort的基准测试。脚本正在运行，首先它处于运行状态，但几分钟后它停留在Accepted状态和FinalStatus未定义。我想，这可能是一个资源问题，所以我像上面那样修改了yarn-site.xml。yarn.nodemanager.resource.memory-mb8192Amountofphysicalmemory,inMB,thatcanbeallocatedforcontainers.yarn.scheduler.minimum-allocation-mb2048同样的问题。您还可以在上面看到有关此过程的一些图表。当作业的进度条处于~
使用JavaAPI，我尝试将一些文件的内容Put()到HBase1.1.x。为此，我创建了WholeFileInput类(引用:UsingWholeFileInputFormatwithHadoopMapReducestillresultsinMapperprocessing1lineatatime)以使MapReduce读取整个文件而不是一行。但不幸的是，我不知道如何从给定的文件名中形成我的rowkey。例子:输入:文件123.txt文件-524.txt文件9577.txt...文件-“另一个数字”.txt我的HBase表上的结果:行----------------值123-----
我有一个mapreduce函数，它的输出应该被馈送到另一个mapreduce函数代码如下functionclustering=parallel_clustering_kmeans(data)%%findfirstclusteringfromallchunksresult=mapreduce(data,@k_means_Mapper,@k_means_Reducer);result=readall(result);index=result{:,1};index=cell2mat(cellfun(@str2num,strrep(index,',',''),'un',0));clusteri
想知道这两个参数(mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts)之间的关系是什么，有时我看到人们将mapreduce.map.memory.mb设置为2048和mapreduce.map.java.opts为-Xmx4G-Xms4G-server，想知道这种情况下的上限是多少？谢谢。问候，林 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是map的资源限制。mapreduce.map.java.opts是映射子jvms的堆大小。Hadoop设置更像是一种资源实现/控制，而J
我创建了一个文件并添加了一些数字，例如10、20、220和228。我想在我的映射器函数中读取这个文件，如下所示，并检查数字是否为Amicable。但是在编译类文件并构建jar之后，输出文件中什么也没有。publicclassFriendlyNumbers{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"befriendednumbers");job.setJarByClass(FriendlyNumber
我正在使用ApacheHive。我在Hive中创建了一个表(类似于外部表)并使用LOADDATALOCALINPATH'./Desktop/loc1/kv1.csv'OVERWRITEINTOTABLEadih;命令将数据加载到该表中。虽然我能够从配置单元表adih中检索简单数据(例如select*fromadih、selectc_codefromadihlimit1000等)，但Hive给了我当我请求涉及轻微计算的数据时出现错误(例如selectcount(*)fromadih、selectdistinct(c_code)fromadih)。Hivecli输出如下链接所示-hive>
我在Mapper中做HBase扫描，然后Reducer将结果写入HDFS。mapper输出的记录数大约为1,000,000,000条。问题是reducer的数量总是一个，尽管我设置了-Dmapred.reduce.tasks=100。reduce过程非常缓慢。//祝方泽编辑于2016-12-04我的主类代码:publicclassGetUrlNotSent2SpiderFromHbaseextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]arg0)throwsException{Configurationconf=getConf()
我在MapReduce中运行以下Python代码:frommrjob.jobimportMRJobimportcollectionsbigram=collections.defaultdict(float)unigram=collections.defaultdict(float)classMRWordFreqCount(MRJob):defmapper(self,_,line):#Nowweloopoverlinesinthesysteminputline=line.strip().split()#gothrougheachwordinsentencei=0forwordinline
例如，假设您要统计一个巨大的名称文件中包含的名称。您可以轻松地将文件分成多个block，将其发送到您的映射器，映射器输出到单个reducer，后者又将输出一个包含结果列表的文件。听起来不错!现在两个(或更多)reducer如何帮助这个过程变得更快？据我所知，所有映射器都会向每个reducer发送自己的数据，以便对其进行缩减，并且每个reducer都将输出自己的文件及其结果。因此，在一项工作中——例如使用2个reducer——系统内传输的数据将乘以reducer的数量，并且所有reducer的输出将完全相同(希望如此)。对于某些其他实例来说，拥有多个reducer是否值得？好像我遗漏了什
在我的Spark程序中，我可以通过调整--num-executors参数来限制我的程序运行的节点数。现在我想将我的程序的可伸缩性与类似的MapReduce程序进行比较。但为此我还需要限制它的节点数量。我在没有任何管理员权限的集群上运行这两个程序。那么，是否可以这样做呢？ 最佳答案 在MapReduce中你可以限制reducer的数量(在你的例子中，makereducers=需要的节点数)，生成的映射器数量将基于输入格式。您可以做的是根据InputFormat仔细计算InputSize，它应该=预期的节点数。给你举个例子。InputF
