我正在尝试为每个组找到(max+min)/2。以下是我的架构UrlXpathsCount:{url:chararray,leafpathstr:chararray,urlpath_count:long}我正在尝试按url字段对其进行分组byUrl=GROUPUrlXpathsCountbyurl;我正在尝试通过以下方式找到(max+min)/2。midRangeByUrl=FOREACHbyUrl{urls_desc=orderUrlXpathsCountbyurlpath_countdesc;urls_max=limiturls_desc1;urls_asc=orderUrlXpat

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

一段时间以来，我一直在浏览log4j日志，试图确定我的Hadoop作业崩溃的原因。本质上，该作业试图做的是在底层机器上发出命令，并收集该命令的输出-目前所有这些步骤都发生在map作业中(稍后我会尝试减少这些单独输出的总和)。我遇到的行为是-对于生成到BufferedReader的一定数量的输出，为了对话-其中28，一切正常工作几乎立即完成，然而当我将该数字增加到29时，map工作在完成67%时挂起-尝试三次-总是在67%处停止并最终因缺乏进展而自行终止。从下发作业的NameNode我们可以看到如下输出:17/10/0915:19:29WARNmapreduce.JobResourceU

在使用AWSGlue在S3中使用snappy压缩(gzip/bzip2压缩也有同样的错误)保存Avro文件后，当我尝试使用AWSCrawler读取athena中的数据时，我收到以下错误-HIVE_CANNOT_OPEN_SPLIT:打开Hive时出错拆分-使用org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat:不是数据文件。知道为什么我会收到此错误以及如何解决吗？ 最佳答案 谢谢。通过在执行期间将原生sparkavrojar文件附加到胶水作业并使用原生spark读/写

我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小，即总共有多少数据被混洗。另外，是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据？ 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数，深入到已完成的

我想了解属性mapreduce.job.split.metainfo.maxsize及其效果。描述说:Themaximumpermissiblesizeofthesplitmetainfofile.TheJobTrackerwon'tattempttoreadsplitmetainfofilesbiggerthantheconfiguredvalue.Nolimitsifsetto-1.“拆分元信息文件”包含什么？我读过它将存储有关输入拆分的元信息。输入拆分是对block的逻辑包装以创建完整记录，对吗？拆分元信息是否包含可能在多个block中可用的实际记录的block地址？

我正在研究cca-175练习题。我得到一个由|分割的文本文件:Christopher|Jan11,2015,|5Kapil|11Jan,2015|5Thomas|6/17/2014|5John|22-08-2013|5Mithun|2013|5Jitendra||5然后我将文件保存为RDD并尝试映射它。但是，当在split方法中使用单引号和双引号时，Scala会返回两种不同的结果，使用单引号是正确的。使用单引号line.split('|')，它返回:Array[String]=Array(Christopher,Jan11,2015,5)，这是对的。使用双引号line.split("|

我已经阅读了很多有关通过设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb来解决此类问题的内容，我已将其设置为2gb，因为我当前正在运行selectcount(*)from我想这不是一个繁重的计算。但是什么是RequiredAMmemory(471859200+47185920MB)应该是什么意思其他问题说关于(1024+2048)问题或类似的东西。我在一台机器上设置，即我的桌面有4-gbram和2个内核。将Spark作为Hive执行引擎运行的规范是否非常低？目前我正在从java运行这项工作，我的设置是Connectionconnect=DriverManag

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job