草庐IT

numbers_float

全部标签

hadoop - 避免 "The number of tasks for this job 100325 exceeds the configured limit"错误

我有一个每周在生产集群上运行的Pig脚本。在上次运行中我得到了以下错误org.apache.pig.backend.executionengine.ExecException:ERROR6017:Jobfailed!Error-Jobinitializationfailed:java.io.IOException:Thenumberoftasksforthisjob100325exceedstheconfiguredlimit100000atorg.apache.hadoop.mapred.JobInProgress.initTasks(JobInProgress.java:719)a

Hadoop 基础 :Number of map tasks mappers reduce tasks reducers

映射器和映射任务有什么区别?同样,reducer和reduce任务?此外,在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量?如果有的话,给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时,生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而,reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过

hadoop - pig : optimal number of maps with a 4 node cluster?

我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统,但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中,我每月加载几个文件,每个文件的大小约为200Gb。我注意到,如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据,Pig会创建大约15k个mappers,整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反,如果我加载三年的数据(大约5TB),那么Pig会创建大约30k个mappers,基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈?或者我应该使用一些默认选项?我的pig脚本非常基本:我分组,我数数。非常感谢! 最佳答案

hadoop - pig : Count number of keys in a map

我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作,但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中,我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望,我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料,这没有奏效。或者,也许有人可以建议一个更好的方

Stage-1 : number of reducers always shows 1. 的 Hadoop 作业信息 我无法更改它。我该如何改变它?

我在hadoop集群上使用Hive。每当我尝试运行配置单元查询时,它总是显示为HadoopjobinformationforStage-1:numberofreducers:1我使用了以下Hive配置:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000hive.exec.reducers.max=999请告诉我如何增加reducer的数量。谢谢。 最佳答案 确保您已完成以下几点:您的mapred.reduce.tasks默认为-1。通过将此属性设置为-1,Hive将自动计算出reducer

java - 将多个 float 参数发送到 reducer 结果空指针异常

我是hadoop的新手。我正在尝试在以下代码中向reducer发送2个浮点参数。mapper成功地将参数传递给reducer但是如果我开始运行reducer空指针异常抛出..任何人都可以帮助我。提前致谢。publicclassMaxTemperatureextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassMapMapperextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Str

hadoop - Spark :What is the ideal number of reducers

我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业,180个reduce插槽就可以了,队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作,它会在洗牌阶段卡住,而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况,但这将以低效率结束。有什么我可以做的,比如调整参数,以便我可以使用与hadoop相同的插槽?顺便说一句,我的集群有15个节点,每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas

hadoop - 使用 Pig 加载 Hbase 表。 float 给出 FIELD_DISCARDED_TYPE_CONVERSION_FAILED

我有一个通过HBaseJavaapi加载的HBase表,如下所示:put.add(Bytes.toBytes(HBaseConnection.FAMILY_NAME),Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes(value));(其中变量value是一个普通的javafloat。)我继续使用Pig加载它,如下所示:raw=LOAD'hbase://tableName'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('family:value','-loadKeytrue-limit5')AS(id

java - 将 float 存储为 long 类型

我在Java中使用Hadoop计数器,它只支持整数/长计数器类型,但我需要一个浮点计数器。我想知道有没有一种方法可以将float存储为整数或长整数类型,然后从整数/长整数类型中恢复原始值而不丢失精度? 最佳答案 Double.doubleToLongBits和Double.longBitsToDouble如果它是double,应该可以解决问题。Float上有用于int的类似方法。 关于java-将float存储为long类型,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题:

hadoop - 具有 unix 时间戳的 Hive float 据类型

我正在使用float数据类型的hive外部表(错误地)来存储Unix纪元时间戳。当我在配置单元外部表上发出where子句时,它会返回一些奇怪的结果。举个例子。selectevent_timefromtbl_namewhereevent_time=1478649561limit10输出:1478649600任何人都可以帮助我理解这里有什么问题吗? 最佳答案 这与其说是Hive问题,不如说是浮点精度的一般问题。您将看到1478649561(整数类型)在浮点表示中被近似以适应32位Java浮点类型的效果。为了在Hive上下文之外以更简单的