我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc
我正在运行Pyspark作业:spark-submit--masteryarn-client--driver-memory150G--num-executors8--executor-cores4--executor-memory150Gbenchmark_script_1.pyhdfs:///tmp/data/sample150k128hdfs:///tmp/output/sample150k|tee~/output/sample150k.log工作本身非常标准。它只是抓取一些文件并对它们进行计数。:print(str(datetime.now())+"-Ingestingfiles
我正在配置单元查询中测试一个相当费力的rlike函数。我想我会先针对一个子集进行测试，然后再将其应用于我的TB+数据。完整查询是:createtableproxy_parsed_cleanasselecta.*,casewhendomainnamerlike'.*:443$'then1else0endasused_httpsfromproxy_parseda;因为有这么多数据，我写了一个查询(表面上)会针对一个子集进行操作:selectcasewhena.domainnamerlike'.*:443$'then1else0endasused_httpsfrom(selectdomain
我们的一个HBase表已经扩展到1000多个区域。我们通过将表的MAX_FILESIZE属性从默认的256MB更改为10GB来减少这个。现在我们减少到大约70个区域。我想知道此更改的副作用是什么？也就是说，增加一个表的MAX_FILESIZE有什么坏处呢？如果我们将MAX_FILESIZE增加到100GB甚至1TB会发生什么？我最初怀疑压缩会大大减慢，但我想确定一下。大家怎么看？谢谢! 最佳答案 如果您使用M/R处理数据，一个重要的问题是您可以从集群中获得的并行度。正如Praveen指出的那样，HBasebook这样说:“另一个问题
我是hadoop的新手。我在虚拟机上设置了一个支持kerberos安全性的hadoop集群(主站和1个从站)。我正在尝试从hadoop示例“pi”运行作业。作业终止并出现错误ExceededMAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES。我尝试搜索此错误，但互联网上提供的解决方案似乎对我不起作用。也许我遗漏了一些明显的东西。我什至尝试从etc/hadoop/slaves文件中删除从站，以查看该作业是否只能在主站上运行，但也失败并出现相同的错误。下面是日志。我在64位Ubuntu14.04虚拟机上运行它。任何帮助表示赞赏。montauk@montauk-vmaster:/usr/lo
我有一个PigStreaming作业，其中映射器的数量应等于输入文件中的行数。我知道那个设定setmapred.min.split.size16setmapred.max.split.size16setpig.noSplitCombinationtrue将确保每个block为16个字节。但是我如何确保每个map作业都只有一行作为输入？这些行的长度是可变的，因此对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size使用常量不是最佳解决方案。这是我打算使用的代码:input=load'hdfs://cluster/tmp/input';DEFINECMD`
最近在看hadoop的权威指南。我有两个问题:1.看到一段自定义Partitioner的代码:publicclassKeyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(TextPairkey,Textvalue,intnumPartitions){return(key.getFirst().hashCode()&Interger.MAX_VALUE)%numPartitions;}}这对&Integer.MAX_VALUE意味着什么？为什么要使用&运算符？2.我还想为IntWritable编写一个自定义分区程序
在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中，我们遇到了一个问题，即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block，例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资
我正在使用HBase的cloudera发行版(hbase-0.94.6-cdh4.5.0)和cloudera管理器来设置所有集群的配置。我已经为HBase设置了以下属性:hbase.hregion.max.filesize10737418240hbase-default.xml注意:1073741824010G因此，根据我阅读的所有文档，数据应累积到单个区域中，直到区域大小达到10G。但是，好像不行。。。也许我错过了什么......这是我的hbase表的所有区域及其大小:root@hadoopmaster01:~#hdfsdfs-du-h/hbase/my_table第719话0/hb
如何在Pig中找到元组的MAX？我的代码是这样的:A,20B,10C,40D,5data=LOAD'myData.txt'USINGPigStorage(',')ASkey,value;all=GROUPdataALL;maxKey=FOREACHallGENERATEMAX(data.value);DUMPmaxKey;返回40，但我想要完整的键值对:C,40。有什么想法吗？ 最佳答案 这适用于Pig0.10.0:data=LOAD'myData.txt'USINGPigStorage(',')AS(key,value:long)
