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hadoop - 为什么 Context.Write 没有按预期工作 - Hadoop Map reduce

我有1个MR作业,它的输出如下:128.187.140.171,11129.109.6.54,27129.188.154.200,44129.193.116.41,5129.217.186.112,17在第2个MR作业的映射器代码中,我正在这样做;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//Parsetheinputstringintoanicemap//System.out.println(value.toString());if(val

java - 传递给 Mapper 函数(setup、map、run、cleanup)的 Context 是否始终相同?

传递给设置、映射、运行、清理的上下文是否相同映射器?会不会有不一样的情况?能否将上下文作为设置中的成员字段?Mapper 最佳答案 是的,在相同映射器中,它是setup()中的同一个上下文对象。,map()和cleanup().如您所见,这些方法是从run()中调用的,该方法如下所示:publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);while(context.nextKeyValue()){map(context.g

hadoop - 哪里可以找到hadoop中Context的API的详细信息?

我编写了一些常规的HadoopMapReduce作业,因此仅根据给定的ApacheHadoop源代码中的一些示例调用context.write()方法。但是这样的复制并不能帮助我更深入地理解HadoopAPI。因此,最近我开始更仔细地阅读HadoopAPI文档(https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.0/api/),并试图弄清楚Context中除了context.write()之外还有没有其他方法。例如,在teragen示例中,使用了context.getCounter()。但令我惊讶的是,我无法从上面的链接中找到Context类文档。我在哪里可以找到h

java - cleanup(context) 方法有什么作用?

我不明白Hadoop中的清理方法到底是做什么的,它是如何工作的?我有以下Map-Reduce代码来计算一堆数字的最大值、最小值和平均值。publicclassStatistics{publicstaticclassMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{/*codetocalculatemin,max,andmeanfromamongabunchofnumbers*/}publicvoidcleanup(C

java - 在 Hadoop 中使用 context.write() 或 outputCollector.collect() 写入输出的成本?

我刚刚开始学习Hadoop,并且仍在尝试和尝试理解事物,我真的很好奇OutputCollector类collect()方法的用法,从现在开始我找到的所有示例都只调用此方法一次。如果这种方法的调用成本真的很高(因为它正在将输出写入文件)?在考虑不同的场景时,我遇到了我发现需要不止一次调用它的情况。同样明智的是下面是给定的代码片段publicstaticclassReduceextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(IntWritablekey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Re

hadoop - 在您的实现中是否有人覆盖了 Mapper run(Context) 方法?

https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html#method.summaryrun(Context)org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper方法a).ExpertuserscanoverridethismethodformorecompletecontrolovertheexecutionoftheMapper.目前run(Context)方法的默认行为是什么。如果我重写run(Context),根据文档会得到什么样的特殊控制?是否有人在您的

hadoop - 我们如何在 hadoop 生态系统之上构建 Multi-Tenancy ?

我们正在尝试在hadoop生态系统之上构建Multi-Tenancy。我们的生态系统通常由hadoop组件组成,例如hdfs、yarn、hive、oozie、zookeeper。到目前为止,我已经研究过类似的概念HDFSFederationItfederatesyourdistributedstorage(HDFS)withthehelpofaseperatenamenodeforeachfederatedHDFSpartition.Problem:Sayyouhave2tenantsforasingleclusterhence2namenodes,2namenodeswillimpl

hadoop - 配置单元 0.14.0.2.2.4.10-1 : Multi Insert - Empty partition

我正在尝试使用以下查询进行多次插入。Fromkiran.employee_partepinsertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='gbm',pspm='ajay')selectep.id,ep.name,ep.dept,ep.skill,ep.sal,ep.mgr,ep.spm,ep.commentwhereep.pdept='gbm'andep.pspm='ajay'insertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='rw',pspm='pr

hadoop - cloudera navigator Multi-Tenancy 能力

简而言之,可以为Multi-Tenancy上下文配置ClouderaNavigator吗?详细地说,我们有一个包含许多业务实体的数据湖(Hadoop集群),我们希望每个业务实体使用cloudera导航器查看、管理和访问它自己的数据。网上没查到资料,ui好像也没有这个选项。提前致谢 最佳答案 您可以使用ClouderaManager创建Kerberos主体和key表,您可以将其配置为访问所需的目录。阅读:ConfiguringAuthenticationinClouderaManager

hadoop - 如何为 Multi-Tenancy 配置 Hive Impala/Spark?

试图找出答案,但当我想到以下内容时找不到答案。它涵盖了Spark、Impala、MR、HiveMulti-Tenancy。Impala给出的场景。我觉得它也可以应用于Spark,因为Impala/Spark都是内存占用。场景1假设我们为MR、Hive和Impala创建一个具有Multi-Tenancy的10节点集群,其中40%的资源静态分配给Impala。为了运行Impala,我们创建了具有256GBRAM数据节点的集群。问题是对于这种配置,我们正在失去低成本低GB的优势,即32-40GBRAM和5-6个核心节点,这是MR/的主要卖点之一Hadoop可在处理100TB数据期间以极低的成