您好，我正在使用pywebhdfspython库。我通过调用并尝试在HDFS上创建文件来连接EMR。我遇到了以下异常，这似乎与我正在执行的操作无关，因为我在这里没有达到任何连接限制。是因为webhdfs的工作方式吗frompywebhdfs.webhdfsimportPyWebHdfsClienthdfs=PyWebHdfsClient(host='myhost',port='50070',user_name='hadoop')my_data='01010101010101010101010101010101'my_file='user/hadoop/data/myfile.txt'h
我们有一些表配置了DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy(继承自IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy)，内存存储刷新大小为128M，表MAX_FILESIZE约为20GB。根据我们的计算，在区域大小达到20GB(4^3*256M=16GB)之前，每个服务器不应获得超过5个区域，但每个区域服务器有7-15个区域。我们之前将它们组合起来以获得正确的数字，但随后它们又分开了。我们使用的是hbase0.98.4，表描述显示{TABLE_ATTRIBUTES=>{MAX_FILESIZE=>'21474836480'...
如何通过命令行在hdfs中找到所有大小大于100MB的文件？ 最佳答案 你可以试试这个:hadoopfsfind/-typef-size100-print\ 关于hadoop-如何通过命令行在hdfs中查找大小大于100MB的所有文件？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34129962/
我浏览了一些hadoop信息书籍和论文。Slot是节点上的map/reduce计算单元。它可能是map或减少插槽。据我所知，split是HDFS中的一组文件block，它们具有一定的长度和存储它们的节点位置。映射器是类，但是当代码被实例化时，它被称为映射任务。我对吗？maptasks、datasplits和Mapper之间的区别和关系我不清楚。关于调度我的理解是，当节点的映射槽空闲时，如果映射任务要处理的数据是节点，则从未运行的映射任务中选择并启动映射任务。谁能用上面的概念解释清楚:slots,mapper和maptask等。谢谢，阿伦 最佳答案
我正在尝试实现一个MapReduce作业，其中每个映射器将占用150行文本文件，并且所有映射器将同时运行；此外，无论有多少maptask失败，它都不应该失败。这里是配置部分:JobConfconf=newJobConf(Main.class);conf.setJobName("Mymapreduce");conf.set("mapreduce.input.lineinputformat.linespermap","150");conf.set("mapred.max.map.failures.percent","100");conf.setInputFormat(NLineInputF
这听起来像是一项简单的工作，但使用MapReduce似乎并不那么简单。我有N个文件，其中每个文件只有一行文本。我希望Mapper输出键值对，如，其中'score'是根据文本行计算的整数。作为旁注，我正在使用以下代码片段来执行此操作(希望它是正确的)。FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();StringfileName=fileSplit.getPath().getName();假设映射器正确地完成了它的工作，它应该输出N个键值对。现在的问题是我应该如何对Reducer进行编程以输出具有最大“分数”的一对键值对？据我所
我有很多(多达数十万个)小文件，每个10-100Kb。我的HDFSblock大小等于128MB。我的复制因子等于1。为每个小文件分配HDFSblock有什么缺点吗？我见过非常矛盾的答案:AnswerwhichsaidthesmallestfiletakesthewholeblockAnswerwhichsaidthatHDFSiscleverenough,andsmallfilewilltakesmall_file_size+300bytesofmetadata我在thisanswer中做了一个测试，它证明第二个选项是正确的——HDFS不会为小文件分配整个block。但是，从HDFS批
我正在使用CompositeInputFormat为hadoop作业提供输入。生成的拆分数是作为CompositeInputFormat(用于连接)输入的文件总数。作业完全忽略block大小和最大分割大小(同时从CompositeInputFormat获取输入)。这会导致MapTasks长时间运行，并且由于输入文件大于block大小而使系统变慢。是否有人知道可以通过哪些方式管理CompositeInputFormat的拆分数量？ 最佳答案 不幸的是，CompositeInputFormat必须忽略block/拆分大小。在Compos
我使用的是Clouderaquickstartvm5.1.0-1我试图通过Hue在Hadoop中加载我的3GBcsv，到目前为止我尝试的是:-将csv加载到HDFS中，特别是加载到位于/user/hive/datasets的名为数据集的文件夹中-使用MetastoreManager将其加载到默认数据库中一切正常，这意味着我设法加载了正确的列。主要问题是当我使用Impala查询表时启动以下查询:显示表统计信息new_table我意识到大小只有64MB而不是csv的实际大小，应该是3GB。此外，如果我通过Impala进行计数(*)，则行数仅为70000而实际为700万。如有任何帮助，我们将
我们在一个小的(16M行)不同表和一个大的(6B行)倾斜表之间有一个pig连接。常规连接在2小时内完成(经过一些调整)。我们尝试使用skewed并能够将性能提高到20分钟。但是，当我们尝试更大的倾斜表(19B行)时，我们从SAMPLER作业中得到这条消息:Splitmetadatasizeexceeded10000000.Abortingjobjob_201305151351_21573[ScriptRunner]atorg.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfo
