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java - Hadoop MapReduce : size of data processed in shuffle and reduce phase

我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小,即总共有多少数据被混洗。另外,是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据? 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数,深入到已完成的

java - @size(max = value) 与 @min(value) 和 @max(value) 之间的区别

我想做一些域验证。在我的对象中,我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数,哪一个适合域验证?谁能解释一下它们之间有什么区别?谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段,可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限

java - @size(max = value) 与 @min(value) 和 @max(value) 之间的区别

我想做一些域验证。在我的对象中,我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数,哪一个适合域验证?谁能解释一下它们之间有什么区别?谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段,可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限

linux - Hadoop HDFS : DateNode directory on system partition?

我们用这种方式设置的Hadoop集群空间不足:1x1TBHDD/3个1.5TBHDD/data1/data2/data3系统分区几乎不用(97%空闲),不会用于与hadoop无关的任务。将系统分区作为HDFS数据目录添加到DataNode配置中是否安全?我担心Hadoop会填满分区并使系统无法使用。最好的方法可能是设置单独的lvm卷或重新分区磁盘。但我会避免走这条路。hadoop是否遵守unix配额?例如。如果我从系统分区添加一个目录并通过配额限制hadoop用户只能使用例如0.5TB会有帮助吗? 最佳答案 是的,Hadoop使用通

hadoop - 谷歌大查询 : Incompatible table partitioning specification

从未分区的临时表向按天分区的最终表提交复制作业时,我收到了cause:java.io.IOException:ErrorMessage:Incompatibletablepartitioningspecification.Expectspartitioningspecificationinterval(type:day),butinputpartitioningspecificationisnone;那么复制作业到分区表的输入表是否有任何限制,如何克服这些限制?使用Load作业在hadoopbigquery-connector类中创建临时表。而JobConfigurationLoad根

hadoop - Spark : Minimize task/partition size skew with textFile's minPartitions option?

我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的,而其他的则巨大。这会导致任务不平衡,从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区,其中n_files是输入文件的个数吗?如约定elsewhere在stackoverflow上,minPartitions被传递到hadooprabithole,并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp

hadoop - 检查点在 HDFS 中是如何工作的?我想弄清楚 fs.checkpoint.period 和 fs.checkpoint.size

当它说时,辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早?究竟是什么意思?据我了解,编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch

hadoop - Apache hive : LOAD DATA vs INSERT OVERWRITE OUTPUT FILE SIZE

我正在使用ApacheHive,我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据,表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在,如果我创建另一个与item相同的表item2,然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样?有什么办法可以避免吗?附言。这只是为了说明问题。在实

oracle - 使用 sqoop 将数据从 oracle 导入到 hive - 不能使用 --hive-partition-key

我有一个简单的表格:createtableosoba(idnumber,imievarchar2(100),nazwiskovarchar2(100),wiekinteger);insertintoosobavalues(1,'pawel','kowalski',36);insertintoosobavalues(2,'john','smith',55);insertintoosobavalues(3,'paul','psmithski',44);insertintoosobavalues(4,'jakub','kowalski',70);insertintoosobavalues(5

hadoop - 无法将 TotalOrderPartitioner 与 Hive : Can't read partitions file 一起使用

我们正在尝试使用生成HBaseHfiles从Hive批量加载。我们的主要问题是,当使用org.apache.hadoop.mapred.lib.TotalOrderPartitioner;它找不到自定义分区程序文件:java.lang.IllegalArgumentException:Can'treadpartitionsfile更多详情:自定义分区程序文件是从Hive表创建的:CREATEEXTERNALTABLEnetezza.ais_lowres_mmsi_range_keys(hbase_key_range_startstring)ROWFORMATSERDE'org.apac