有一个SparkSQL将连接4个大表(前3个表5000万，最后一个表2亿)并进行一些分组操作，消耗60天的数据。并且此SQL将需要2小时才能运行，在此期间，我检查到ShuffleWrite正在急剧增加，可能会超过200GB。相比之下，当我将消耗日期范围从60天减少到45天时，运行只需要6.3分钟。我查看了DAG图，对于45天的数据，它在最后一次sortMergeJoin之后输出了10亿条数据。谁能告诉我我可以从哪个方向优化这个场景？谢谢!附言可能的相关信息:Spark.version=2.1.0spark.executor.instances=20spark.executor.memo
当我使用直线连接到hiveserver2时，错误消息是这样的。我之前已经连接到hiveserver2。在我连接到hiveserver2几次后显示此错误。我可以连接使用jdbc:hive2://beeline>!connectjdbc:hive2://master:10000SLF4J:类路径包含多个SLF4J绑定(bind)。SLF4J:在[jar:file:/usr/local/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]中找到绑定(bind)SLF4J:在[jar:file
我最近看到了hadoop的mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性。默认情况下，它设置为+1，这意味着每个map/reduce任务都会启动一个新的JVM。相反，如果它设置为-1，那么一个jvm可以被无限数量的任务使用。在这种情况下，任务依次执行以使用相同的JVM。因此，当该属性设置为+1时，每个节点启动的JVM数量等于任务数量。没有混淆....但是，我的具体问题是，如果我将mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置为-1，每个节点将启动多少个JVM。每个节点只有一个JVM吗？还是别的？ 最佳答案
我有一个巨大的txt数据存储，我想在其中收集一些统计数据。使用Hadoop流和Python我知道如何实现MapReduce以在单个列上收集统计信息，例如计算100个类别中的每个类别有多少条记录。我创建了一个简单的mapper.py和reducer.py，并将它们分别作为-mapper和-reducer插入到hadoop-streaming命令中。现在，我对如何实际处理更复杂的任务有点不知所措:除了上述类别(例如地理位置、类型、日期等)之外，还收集各种其他列的各种统计数据。所有这些数据都在同一个txt文件中。我是否将mapper/reducer任务链接在一起？我是否传递最初很长的键值对(
问题:Hadoopv.1.2.1或v.2(YARN)是否提供了一种方法来确定单个作业中不同映射任务的核心亲和性？换句话说，我能否以类似于Linux的taskset的方式将特定的MapTask固定到特定的核心，或者它是否不受hadoop的控制而取决于Linux调度程序？我是MapReduce编程的新手，我的项目涉及在不同参数(特定于机器或网络)发生变化时研究其性能。到目前为止，我已经阅读了它的官方文档(v.1.2.1)以及在线和StackExchange的众多主题。下面我提供了两个不同的案例，以更好地说明我的问题，以及我目前的研究。示例#1:假设我有以下配置:输入:2GiBHDFSblo
我有一个使用VirtualBox制作的Hadoop2.6.5集群(一个主节点用作名称节点和数据节点，两个从节点)(easch节点安装了Xubuntu16.04)。先验，安装是正确的，因为我运行了一个wordcount示例并且没问题。在master:50070(我看到名称节点信息的地方)，我得到这个:"MaxNonHeapMemoryis-1B."你知道这是什么意思吗？我找不到答案，我想检查一下，因为在运行wordcount之后我尝试运行我自己的程序但它没有成功，尽管它在我的Hadoop单节点安装中运行正常。我希望清楚，如果您需要更多信息，请告诉我。谢谢! 最
设置数据mkdirdataecho-e"1\n2\n3\n4\n8\n4\n3\n6">data/data.txt以本地模式启动Pigpig-xlocal脚本a=load'data'UsingPigStorage()As(value:int);b=foreachagenerateMAX(value);dumpb;错误org.apache.pig.tools.grunt.Grunt-错误1045:无法将org.apache.pig.builtin.MAX的匹配函数推断为多个或都不适合。请使用显式转换。 最佳答案 刚找到答案，在调用函数
在hadoopwiki中找不到对此的具体引用...假设我有一份工作需要100个映射器，没有偏差。当我将“map.tasks.maximum”设置为100时，hadoop会等待它们全部完成，然后进行洗牌(复制到reducer)，这需要时间等待网络带宽。如果我将“map.tasks.maximum”设置为10，将有10代10个映射器，当每一代完成时，将执行1/10的数据洗牌，而下一代映射器已经在处理下一个记录。这真的会更加精简并改善我的工作延迟吗？这甚至是一个有值(value)的目标吗？这会以集群的吞吐量为代价吗？ 最佳答案 我怀疑它是
我在最多8个任务和16个内核的YARN集群上运行Hadoop任务。当我运行该作业时，我看到一个节点上正在运行8个任务，但所有16个核心都已被使用。maptask是多线程的吗？maptask使用超过1个核心？我可以知道哪些内核使用了每个映射任务吗？谢谢，阿萨夫 最佳答案 您可以配置每个map的核心数量，以及可用核心的最大数量-请参阅here.这个问题听起来有点困惑，所以，一些可能相关的更多细节:一个任务可能不仅仅是运行一个map，而且，如果您正在运行hadoop，您可能正在将内核与系统中的其他东西一起使用(即，也许其他一些进程正在使用
在Hive中计算MAX和MIN函数时，我需要包含NULL值。例如，如果我有表:idvaluesA1B3CNULL然后MAX(values)应该返回NULL。 最佳答案 您可以创建一个标志，表明在您的key组中有NULL。然后您可以聚合新创建的列并查找您的标志是否存在，表明该组中至少有一个NULL。数据:keyval-----------A1ANULLB3B2CNULLC10C4查询0:SELECTkey,CASEWHENARRAY_CONTAINS(cs,1)THENNULLELSEmENDAScol_maxFROM(SELECTk
