我有简单的映射器和简单的缩减器(它通过一个字段连接两个大表):protectedvoidreduce(StringLongCompositeKeykey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{}foreach(Texttext:values){//dosomeoperationswithonerecordandthenemititusingcontext.write//sonothingisstoringinmemory,onetextrecordissmall(momorethen10
谁能帮我理解SPARK如何读取hdfs数据并在主内存中管理它？换句话说，如果我创建3个RDD，第一个来自hadoop文件的RDD对其进行一些转换，然后创建第二个RDD，再次对第二个RDD进行一些转换并创建第三个RDD，然后对第三个RDD调用一些操作。将从hdfs中读取多少次数据？如果我们不显式调用缓存或持久化，所有三个RDD数据是否会保留在内存中？即当一个Action在第3个RDD上执行时，第一个RDD数据是否保留在内存中 最佳答案 如果所有RDD共享一个文件，则数据只会在操作时读取一次，而不会在任何转换时读取。重新生成第三个RDD
权威指南中的以下摘录提供了如下所示的高级详细信息，但是这个任务计数器中的虚拟内存到底指的是什么？如何解读？它与PHYSICAL_MEMORY_BYTES有什么关系？以下是其中一份工作的示例摘录。物理空间约为214GB。虚拟空间约为611GB。 最佳答案 1.这个任务计数器中的虚拟内存到底指的是什么？VirtualMemoryhereisusedtopreventOutofMemoryerrorsofatask,ifdatasizedoesn'tfitsinRAM(physicalmem).inRAM.Soaportionofmemo
我在EMR(emr-5.20.0)上有一个集群，其中一个m5.2xlarge作为NodeMaster，两个m4.large作为core，三个m4.large作为nodeworker。该集群的内存内存总和为62GB，但在YARNUI中显示的总内存为30GB。有人可以帮助我了解这个值是如何计算的吗？我已经检查了Yarn-site.xml和spark-default.conf中的配置，它们是根据AWS推荐配置的:https://docs.aws.amazon.com/pt_br/emr/latest/ReleaseGuide/emr-hadoop-task-config.html#emr-h
我正在尝试在hadoopmap/reduce(用java、linux内核操作系统编写)中执行以下操作文本文件'rules-1'和'rules-2'(总共3GB大小)包含一些规则，每个规则由结束符分隔，因此可以使用readLine()函数读取文件。这些文件“rules-1”和“rules-2”需要作为一个整体从hdfs导入到我集群中的每个映射函数中，即这些文件不能跨不同的映射函数拆分。映射器的map函数的输入是一个名为“record”的文本文件(每行以结束符结束)，因此我们从“record”文件中获取(键，值)对。该文件是可拆分的，可以作为整个map/reduce过程中使用的不同map函
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
spark-shell开始使用:spark-shell--masteryarn--executor-memory4G--num-executors100我期望yarn为spark-shell分配大约400GB的内存，但是当我转到RMUI时，它显示“已使用的内存”增加了大约804GB。我正在运行HDP2.5，在yarn-site.xml中将yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设置为4096。对这是怎么发生的感到困惑。原来是spark内存开销和yarn内存分配机制的问题，查看:http://www.wdong.org/spark-on-yarn-wher
我已经在我的HDFS0.20.0上启动并运行了HBase0.94.0。我正在做作业，我必须将我的列族放入In-Memory我有两个列族No和Subject。将它们设置为In-Memory之后newHColumnDescriptor("No").setInMemory(true);newHColumnDescriptor("Subject").setInMemory(true);当我检查我的localhost:60010时，表的详细信息仍然显示IN_MEMORY=>'false'为什么会这样？我需要的不仅仅是设置.setInMemory(true) 最佳答案
我正在从事一项工作，其中Hive查询使用R文件，分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit
我在运行mapreduce程序时遇到内存不足错误。如果我将260个文件保存在一个文件夹中并作为mapreduce程序的输入，它会显示Java堆空间内存不足错误。如果我只提供100文件作为mapreduce的输入，它运行良好。那么我如何限制mapreduce程序一次只处理100个文件(~50MB)。任何人都可以就这个问题提出建议......Nooffiles:318,Noofblocks:1(blocksize:128MB),Hadoop运行在32位系统上MyStackTrace:==============15/05/0511:52:47INFOinput.FileInputForma
