在Hadoop2.7.1上运行的Scalding驱Action业中出现ArrayIndexOutOfBounds的情况非常奇怪。下面的映射器日志转储。看起来Equator在spill2中以某种方式设置为负数。这正常吗？2015-08-1223:39:19,649INFO[main]org.apache.hadoop.mapred.MapTask:numReduceTasks:12015-08-1223:39:20,174INFO[main]org.apache.hadoop.mapred.MapTask:(EQUATOR)0kvi469762044(1879048176)2015-08
我正在使用MicrosoftMapReduceSDK启动仅Mapper作业。调用hadoop.MapReduceJob.ExecuteJob立即抛出“响应状态代码不表示成功:404(未找到)”异常。检查HDInsight查询控制台时，作业成功启动并稍后完成。它还会写入正确的输出文件。我的猜测是，ExecuteJob试图在作业完成之前访问输出数据。处理这种情况的正确方法是什么？usingSystem;usingSystem.Linq;usingSystem.Security.Cryptography.X509Certificates;usingMicrosoft.WindowsAzure
我正在使用SparkDataframeAPI从NFS共享加载/读取文件，然后将该文件的数据保存/写入HDFS。我有一个包含一个主节点和两个工作节点的三节点Spark集群。我的Spark集群使用YARN作为集群管理器，因此两个工作节点是YARNNodeManager节点，主节点是YarnResourceManager节点。我有一个远程位置，比如/data/files，它安装到所有三个YARN/SPARK节点，因为它是[/data/files]，其中存在我想要读取的所有csv文件[多个]从并最终写入HDFS。我在我的主节点上运行以下代码importjava.io.Fileimportorg
packagebr.edu.ufam.anibrata;importjava.io.*;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.StringTokenizer;importjava.util.Arrays;importjava.util.HashSet;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.apache.hadoop.conf.Co
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
我写了一个perl脚本，其中调用了copyFromLocal来上传文件。当它运行时，WARNipc.Client:interruptedwaitingtosendparamstoserver发生。我检查了刚刚上传的HDFS上的所有文件。看来都复制成功了。谁知道那个警告是什么意思？完整的警告信息12/10/2311:41:07WARNipc.Client:interruptedwaitingtosendparamstoserverjava.lang.InterruptedExceptionatjava.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchro
我有一个数据管道卡住并进入挂起模式，每次“等待依赖项”。这里我使用的是“HiveActivity”，它需要输入和输出。就我而言，我所有的数据都在hadoop基础设施中，因此我真的不需要S3输入和S3输出。但是，没有办法删除它们，因为数据管道出错了。此外，尽管有S3节点“存在”的先决条件，管道仍会在此时卡住。每次运行此管道时，我都必须手动“标记完成”S3node，之后一切正常。{Name:@S3node1_2014-08-01T13:59:50[Viewinstancefields]Description:Status:WAITING_ON_DEPENDENCIESWaitingon:@
有一个SparkSQL将连接4个大表(前3个表5000万，最后一个表2亿)并进行一些分组操作，消耗60天的数据。并且此SQL将需要2小时才能运行，在此期间，我检查到ShuffleWrite正在急剧增加，可能会超过200GB。相比之下，当我将消耗日期范围从60天减少到45天时，运行只需要6.3分钟。我查看了DAG图，对于45天的数据，它在最后一次sortMergeJoin之后输出了10亿条数据。谁能告诉我我可以从哪个方向优化这个场景？谢谢!附言可能的相关信息:Spark.version=2.1.0spark.executor.instances=20spark.executor.memo
使用0.20.2...是否可以覆盖ReduceContext中的context.write()方法？我有一整套Reducers，我希望在每个context.write()之前都使用一个特定的函数，但我不想让他们担心这个逻辑，只是为了处理它透明地。例如:Iteratorvit=values.iterator();if(trans2!=null){key=(Text)trans2.transform(key);}while(vit.hasNext()){Textitem=vit.next();if(trans1!=null){item=(Text)trans1.transform(item
我需要从映射器发出一个二维double组作为键和值。StackOverflow中发布了问题，但没有得到解答。我在给定的数据集中做一些矩阵乘法，之后我需要发出A*Atrns的值，它将是一个矩阵作为键和Atrans*D这也将是一个矩阵作为值。那么如何从映射器发出这些矩阵。并且该值应该与key本身相对应。iekey----->A*Atrans--------->aftermultiplicationtheresultwillbea2Darraywhichisdeclaredasdouble(matrix)letssaytheresultbeMatrix"Ekey"(double[][]Eke
