事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
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
我正在尝试安装具有3个节点的hadoopcloudera集群，所有这些节点都是ubuntu12.04机器。为此，我做了以下事情。我已经在所有机器上创建了hduser，并通过以下命令授予它root权限。sudoaddgrouphadoopsudoadduser--ingrouphadoophdusersudoadduserhdusersudosudosuhduser然后在所有机器上通过以下命令为无密码ssh生成无密码key。机器详细信息:master-1ip:192.168.0.101slave-1ip:192.168.0.102slave-2ip:192.168.0.103命令:ssh
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
我目前有一个由3台机器组成的集群，它们都在运行Ubuntu，并且已经使用ClouderaManager进行了配置。查看集群后，我发现其中两台机器出现错误“MemoryOvercommitValidationThreshold”。一种是在机器只有3.8GB的物理内存时使用6.3GB的内存，另一种是在机器只有7.8GB的物理内存时使用11.6GB的内存。我认为这是因为这两个都被设置为数据节点和名称节点，但我不确定如何使它只使用可用的内存而不交换。我已经在sysctl.conf文件中将swappiness设置为0。我无法为名称节点使用另一台机器或向机器添加任何内存。知道如何降低内存使用量，以
如果我希望存储迭代器的当前值以与Reduce方法中迭代器的下一个值进行比较，Hadoop要求我克隆它而不是简单地将其引用分配给临时变量。我要将代码发布到我的reducer。你会看到两部分:Eclipse中测试的主要方法在Hadoop中执行的reduce方法你会注意到这两行代码是相同的，除了以下几点:main方法从我硬编码到其中的ArrayList获取Iterator，而reduce方法从mapper方法获取Iterator。main方法当然不会执行context.write。这是两者几乎共享的代码:MMIcurrentMMI=null;MMIpreviousMMI=null;Ultra
我的工作流程如下:我正在处理大量数据。我有一个需要缓存的MapFile。此文件的大小现在为1GB，但我希望它最终会变大。MapFile的内容应该是这样的:12345,45464192.34.23.133214,45321123.45.32.1在map-phase中，我处理来自TextInputFormat格式的输入文件中的每条记录。我解析该行(按标记拆分)并检索前两个标记，token1和token2。如果(token1,token2)对不在缓存文件中，那么我调用API，获取信息，保存在缓存中(如果可能)并继续处理。privateParserparser=newcustomParser(
我对hadoopnamenode内存问题感到困惑。当namenode内存使用率高于一定百分比(比如75%)时，通过hadoopapi读写hdfs文件会失败(比如调用一些open()会抛出异常)，请问是什么原因？有没有人有同样的事情？PS.这次namenode的diskio不高，CPU比较空闲。什么决定了namenode的QPS(每秒查询数)？非常感谢! 最佳答案 因为名称节点基本上只是一个管理HashMap的RPC服务器对于这些block，您有两个主要的内存问题:JavaHashMap成本很高，它的冲突解决(单独的链接算法)也很昂贵
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
我正在尝试克服EMR上的hadoop流作业中的以下错误。Container[pid=30356,containerID=container_1391517294402_0148_01_000021]isrunningbeyondphysicalmemorylimits我尝试搜索答案，但我找到的那个没有用。我的工作启动如下所示。hadoopjar../.versions/2.2.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar\-inputdeterminations/part-00000\-outputdeterminations/
