我正在使用hive1.2.0和hadoop2.6.0。每当我在我的机器上运行配置单元时...选择查询工作正常但在count(*)的情况下它显示以下错误:DiagnosticMessagesforthisTask:Containerlaunchfailedforcontainer_1434646588807_0001_01_000005:org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException:TheauxService:mapreduce_shuffledoesnotexistatsun.reflect.NativeCon
我看到AWSElasticMapReduce和AWSRedshift都采用集群结构，可以用来做数据分析。它们有哪些不同的用例？AmazonRedshift支持客户端连接多种类型的应用程序，包括商业智能(BI)、报告、数据和分析工具。AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)是一个托管集群平台，可简化在AWS上运行大数据框架(例如ApacheHadoop和ApacheSpark)以处理和分析大量数据的过程。 最佳答案 您说得对，AmazonEMR和AmazonRedshift都是可以横向扩展以提供更多计算能力的
我需要帮助来理解算法。我先贴算法解释再贴我的疑惑。算法:(用于计算记录对之间的重叠)给定一个用户定义的参数K，文件DR(*Format:record_id,data*)被分割成K个大小几乎相等的block，这样文档的数据Di就落在第i/K个block中。我们覆盖了Hadoop的分区功能，该功能将映射器发出的键映射到缩减器实例。每个键(i,j)都映射到第j/K组中的一个缩减器。特殊键i,*及其相关值，即文档的数据最多被复制K次，以便文档的全部内容可以在每个reducer处传递。因此，组中的每个reducer只需要恢复和加载内存中的一个DR文件block，其大小可以通过改变K设置任意小。因
我正在构建一个使用HBase(0.20.1)作为数据源和数据接收器的Hadoop(0.20.1)mapreduce作业。我想用Python编写作业，这要求我使用hadoop-0.20.1-streaming.jar将数据流式传输到Python脚本或从中流式传输数据。如果数据源/接收器是HDFS文件，这很好用。Hadoop是否支持从/到HBase的流式传输以进行mapreduce？ 最佳答案 这似乎可以满足我的要求，但它不是Hadoop发行版的一部分。仍然欢迎任何其他建议或意见。http://github.com/wanpark/ha
我有一个算法可以通过大型数据集读取一些文本文件并在这些行中搜索特定术语。我已经用Java实现了它，但我不想发布代码，这样看起来我并不是在寻找某人为我实现它，但我确实需要很多帮助!!!这不是我的项目计划的，但事实证明数据集很大，所以老师告诉我我必须这样做。编辑(我没有澄清我以前的版本)我拥有的数据集在Hadoop集群上，我应该对其进行MapReduce实现我正在阅读有关MapReduce的内容，并认为我首先执行标准实现，然后使用mapreduce执行它会更容易/更少。但并没有发生，因为算法非常愚蠢而且没什么特别的，而mapreduce......我无法全神贯注。下面是我的算法的伪代码LI
我是hive的新手，遇到了一个问题，我在hive中有一个这样的表:createtabletd(idint,timestring,ipstring,v1bigint,v2int,v3int,v4int,v5bigint,v6int)PARTITIONEDBY(dtSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','linesTERMINATEDBY'\n';然后我运行一个像这样的sql:fromtdINSERTOVERWRITEDIRECTORY'/tmp/total.out'selectcount(v1)INSERTOVERWRITEDIRECT
我使用命令hadoopjar[mainClass]path/to/inputpath/to/output运行了一个MapReduce程序.但是，我的工作卡在:INFOmapreduce.Job:map100%reduce29%.很久以后，我终止并检查了数据节点日志(我在伪分布式模式下运行)。它包含以下异常:java.io.IOException:PrematureEOFfrominputStreamatorg.apache.hadoop.io.IOUtils.readFully(IOUtils.java:201)atorg.apache.hadoop.hdfs.protocol.dat
我对将Avro与mapreduce结合使用感到非常困惑，找不到好的教程可以遵循。当输入和输出都是Avro数据文件时，AvroJob和AvroMapper这样的类似乎是为解决问题而设计的。如果您的输入只是纯文本呢？具体来说:我的映射器将LongWritable键和文本值作为输入。它发出文本键和MyAvroRecord值。我的缩减器将文本键和MyAvroRecords的迭代器作为输入，并发出文本键和MyAvroRecord值。如何获得将这些文本键和MyAvroRecord值写入文件的OutputFormat？干杯，戴夫 最佳答案 好的，
我有一个由许多小文件(每个平均30-40MB)组成的数据集。我想通过MapReduce对它们运行分析，但是对于每个作业，映射器将再次读取文件，这会对I/O性能(开销等)造成沉重的负担。我想知道是否可以使用映射器一次，为不同的reducer发出各种不同的输出？当我环顾四周时，我发现多个reducer是不可能的，但唯一可能的是作业链。但是，我想并行运行这些作业，而不是按顺序运行，因为它们都将使用相同的数据集作为输入并运行不同的分析。所以，总而言之，我想要的东西如下所示:Reducer=Analytics1/Mapper-Reducer=Analytics2\Reducer=Analytic
如何在单个MapReduce作业中使用Scalding(/级联)写入依赖于键的多个输出。我当然可以对所有可能的键使用.filter，但这是一个可怕的hack，它会激发许多工作。 最佳答案 有TemplatedTsv在Scalding中(从版本0.9.0rc16及更高版本)，与CascadingTemplateTsv完全相同。Tsv(args("input"),('COUNTRY,'GDP)).read.write(TemplatedTsv(args("output"),"%s",'COUNTRY))//itwillcreateadi
