我正在尝试在我的集群上处理40GB的维基百科英文文章。问题是以下重复错误消息:13/04/2717:11:52INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201304271659_0003_m_000046_0,Status:FAILEDToomanyfetch-failures13/04/2717:11:52WARNmapred.JobClient:Errorreadingtaskoutputhttp://ubuntu:50060/tasklog?plaintext=true&attemptid=attempt_201304271659_0003_m_00
我在一个小文件(3-4MB)上执行maptask，但map输出相对较大(150MB)。显示Map100%后，需要很长时间才能完成溢出。请建议我如何减少这段时间。以下是一些示例日志...13/07/1017:45:31INFOmapred.MapTask:Startingflushofmapoutput13/07/1017:45:32INFOmapred.JobClient:map98%reduce0%13/07/1017:45:34INFOmapred.LocalJobRunner:13/07/1017:45:35INFOmapred.JobClient:map100%reduce0%
我们在一个小的(16M行)不同表和一个大的(6B行)倾斜表之间有一个pig连接。常规连接在2小时内完成(经过一些调整)。我们尝试使用skewed并能够将性能提高到20分钟。但是，当我们尝试更大的倾斜表(19B行)时，我们从SAMPLER作业中得到这条消息:Splitmetadatasizeexceeded10000000.Abortingjobjob_201305151351_21573[ScriptRunner]atorg.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfo
我读了HadoopinAction并发现在Java中使用MultipleOutputFormat和MultipleOutputs类，我们可以将数据减少到多个文件，但我不确定如何实现使用Python流式处理也是一样。例如:/out1/part-0000mapper->reducer\out2/part-0000如果有人知道，听说过，做过类似的事情，请告诉我 最佳答案 DumboFeathers，一组与Dumbo一起使用的java类(一个python库，可以轻松为hadoop编写高效的pythonM/R程序)，在其outputcla
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
我正在尝试运行具有自定义jar步骤的EMR集群。该程序从S3获取输入并输出到S3(或者至少这是我想要完成的)。在步骤配置中，我在参数字段中有以下内容:v3.MaxTemperatureDrivers3n://hadoopbook/ncdc/alls3n://hadoop-szhu/max-temp其中hadoopbook/ncdc/all是包含输入数据的存储桶的路径(作为旁注，我正在运行的示例来自此book)，并且hadoop-szhu是我自己的存储桶，我想在其中存储输出。按照这个post，我的MapReduce驱动程序如下所示:packagev3;importorg.apache.h
如果在任何配置单元表上运行DESCRIBEEXTENDED命令，结果会在输出末尾附近显示totalSize和rawDataSize值。这些字段是什么意思？例如:hive>DESCRIBEEXTENDEDOutputResults:Table(tableName:TablenameXXXXX,dbName:XXxXXX,.................................numRows=116429472,totalSize=3835205544,rawDataSize=35040221600}) 最佳答案 rawDat
参数“mapred.min.split.size”改变了之前写入文件的block的大小？假设我在开始JOB时传递值为134217728(128MB)的参数“mapred.min.split.size”。关于发生的事情，正确的说法是什么？1-每个MAP处理相当于2个HDFSblock(假设每个block64MB)；2-我的输入文件(以前包含HDFS)将有一个新的分区，以占用HDFS128M中的block； 最佳答案 splitsize的计算公式:-max(mapred.min.split.size,min(mapred.max.spl
我有3位数GB甚至1或2位数TB的数据集。因此，输入文件是一个文件列表，每个文件的大小约为10GB。我在hadoop中的mapreduce作业处理所有这些文件，然后只给出一个输出文件(带有聚合信息)。我的问题是:从Apache调整hadoop/mapreduce框架的合适文件大小是多少？我听说大文件比小文件更受欢迎。有什么想法吗？我唯一确定的是hadoop读取block，每个block默认为64MB。所以如果文件大小是64MB的倍数就好了。目前，我的应用程序只将输出文件写入一个文件。文件大小当然是3位千兆位。我想知道如何有效地对文件进行分区。当然，我可以只使用一些unix工具来完成这项
我在php.ini中将upload_max_filesize和post_max_size设置为32Mb。我正在使用Symfony2。我创建了一个包含文件变量的实体，以便人们可以上传文件:/***@Assert\File(maxSize="3M")*/public$file;当文件小于3Mb时，文件正确上传。当3Mb时验证器工作正常，显示正常错误消息“文件太大”但是，当文件>32Mb(post_max_size)时:Fatalerror:Allowedmemorysizeof150994944bytesexhausted(triedtoallocate62353390bytes)in/A
