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
场景：从git上clone一个项目到本地文件夹修改以后，在terminal提交gitadd.报错：fatal:notagitrepository(oranyoftheparentdirectories):.git（没有git仓库）原因：1、terminal的文件夹没有选择项目文件夹，而是clone时的父文件夹，当前文件夹找不到.git目录。cd到当前项目文件夹后，重新执行gitadd.就可以解决。2、项目文件夹没有初始化仓库，在项目文件夹下执行gitinit就可以解决问题。
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
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
我关注了FlinkonYARN'ssetupdocumentation.但是，当我使用./bin/yarn-session.sh-n2-jm1024-tm2048运行时，在向Kerberos进行身份验证时，出现以下错误:2016-06-1617:46:47,760WARNorg.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2016-06-1617:46:48,518INFOorg.a
我已经编写了一个Driver、Mapper和Reducer程序来尝试复合键(输入数据集中的多个字段)。数据集如下所示:国家、州、县、人口(百万)美国，加利福尼亚州，阿拉米达，12美国，加利福尼亚州，圣克拉拉，14美国，亚利桑那州，阿巴吉德，14我正在尝试找出国家/地区的总人口。因此，reducer应该聚合两个字段Country+State并显示人口。当我在步骤(在reducer代码中)遍历population时for(IntWritablei:values)我收到编译器错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterabl
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
作为我研究的一部分，我正在使用不同的并行计算语言实现Totient求和(Euler的Totient)，老实说，我在MapReduce方面相当吃力。主要目标是对运行时、效率等进行基准测试......我的代码现在正在运行，我得到了正确的输出，但速度很慢，我想知道为什么。是因为我的实现还是因为HadoopMadReduce不是为此目的而设计的。我还实现了一个组合器，因为根据我的阅读，它应该优化代码，但事实并非如此。抱歉，如果这个问题看起来很愚蠢，但我在互联网上没有找到任何东西，而且我已经厌倦了尝试一切都没有任何结果。我的输入文件是1到15000之间的值123456...14998149991
根据官方网站，我尝试在我的ubuntu.x64.14.04.3中编译Android：https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/master/docs/android_build_instructions.md但是，在我运行“ninja-cout/默认的chrome_public_apk”之后，它将变为故障。带有错误消息如下：xxxx@xxxx-VirtualBox:~/chromium/src$ninja-Cout/Defaultchrome_public_apkninja:Enteringdirectory`out/Default'[2
我正在处理Pig中的一些数据，其中包括感兴趣的字符串，可以选择用分号分隔并以随机顺序排列，例如test=12345;foo=bartest=12345foo=bar;test=12345以下代码应提取测试“键”的字符串值:blah=FOREACHdataGENERATEFLATTEN(EXTRACT(str_of_interest,'test=(\\S+);?'))AS(test:chararray);但是，在运行代码时，我遇到了以下错误:mismatchedcharacter''expecting'''2013-04-1604:46:05,245[main]ERRORorg.apac
