我可以通过在生成缩减器的语句中使用PARALLEL子句来控制缩减器的数量。我想控制映射器的数量。数据源已经创建，我无法减少数据源中的部件数。是否可以控制我的pig语句生成的map数量？我可以对生成的map数量设置上下限吗？控制这个是个好主意吗？我尝试使用pig.maxCombinedSplitSize、mapred.min.split.size、mapred.tasktracker.map.tasks.maximum等，但它们似乎没有帮助。有人可以帮助我了解如何控制map的数量并可能分享一个工作示例吗？ 最佳答案 映射器的数量有一个
我正在使用配置单元，我需要创建一个包含“n”个普通列和100个或更多作为分区列的表，并且我能够成功创建该表。现在当我用另一个具有相同模式的表的数据加载该表并且所有列都是非分区列时，我收到这样的错误:FailedwithexceptionMetaException(message:AttempttostorevalueFailedwithexceptionMetaException(message:Attempttostorevalue"c1=v1/c2=v2/c3=v3/....c100=v100"incolumn"PART_NAME"thathasmaximumlengthof767
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
我正在使用以下命令将RDD写入文件:rdd.coalesce(1).saveAsTextFile(FilePath)当FilePath是HDFS路径(hdfs://node:9000/folder/)时一切正常。当FilePath是本地路径(file:///home/user/folder/)时，一切似乎都正常。输出文件夹已创建，SUCCESS文件也已存在。但是我没有看到任何包含输出的part-00000文件。没有其他文件。spark控制台输出也没有错误。我还尝试在调用saveAsTextFile()之前调用RDD上的collect，为输出文件夹提供777权限，但没有任何效果。请帮忙。
我正在使用排序基准对Spark进行简单的扩展测试——从1个核心到8个核心。我注意到8核比1核慢。//runsparkusing1corespark-submit--masterlocal[1]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output//runsparkusing8coresspark-submit--masterlocal[8]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output每种情况下的输入和输出目录都在HDFS中。1core:80secs8cores:1
在MapReduce框架中，一个reducer用于映射器生成的每个键。因此您会认为在HadoopMapReduce中指定Reducers的数量没有任何意义，因为它取决于程序。但是，Hadoop允许您指定要使用的reducer的数量(-Dmapred.reduce.tasks=#ofreducers)。这是什么意思？reducer数量的参数值是否指定有多少机器资源进入reducer，而不是实际使用的reducer的数量？ 最佳答案 onereducerisusedforeachkeygeneratedbythemapper此评论不正确
我有以下场景-pig版使用0.70示例HDFS目录结构:/user/training/test/20100810//user/training/test/20100811//user/training/test/20100812//user/training/test/20100813//user/training/test/20100814/正如您在上面列出的路径中看到的，其中一个目录名称是一个日期戳。问题:我想加载日期范围为20100810到20100813的文件。我可以将日期范围的“从”和“到”作为参数传递给Pig脚本，但我如何在LOAD语句中使用这些参数。我能够做到以下几点te
虽然我经常在我的Ubuntu机器上使用Hadoop，但我从未想过SUCCESS和part-r-00000文件。输出始终驻留在part-r-00000文件中，但是SUCCESS文件有什么用呢？为什么输出文件的名称为part-r-0000？是否有任何意义/任何命名法，或者这只是一个随机定义的？ 最佳答案 参见http://www.cloudera.com/blog/2010/08/what%E2%80%99s-new-in-apache-hadoop-0-21/Onthesuccessfulcompletionofajob,theMap
我试图了解在YARN上运行Spark作业时核心数量与执行程序数量之间的关系。测试环境如下:数据节点数:3数据节点机器规范:CPU:Corei7-4790(核心数:4，线程数:8)内存:32GB(8GBx4)硬盘:8TB(2TBx4)网络:1GbSpark版本:1.0.0Hadoop版本:2.4.0(HortonworksHDP2.1)Spark作业流程:sc.textFile->filter->map->filter->mapToPair->reduceByKey->map->saveAsTextFile输入数据类型:单个文本文件大小:165GB行数:454,568,833输出第二次过
我使用Yii的主动记录模式已经有一段时间了。现在，我的项目需要为一笔小交易访问不同的数据库。我认为Yii的DAO会对此有好处。但是，我遇到了一个神秘的错误。CDbCommandfailedtoexecutetheSQLstatement:SQLSTATE[HY093]:Invalidparameternumber:parameterwasnotdefined这是我的代码:publicfunctionactionConfirmation{$model_person=newTempPerson();$model=$model_person->find('alias=:alias',arra
