我正在运行一个包含配置单元操作的oozie工作流。如何获取查询占用的CPU时间。如果通过HiveCLI提交Hive查询，则它会显示累积CPU时间，但在MapReduce或oozie的Hive操作日志中看不到。 最佳答案 检查在资源管理器中提交的相应MR作业。打开父作业的系统日志。您可以在那里找到所有控制台信息。 关于hadoop-通过oozie运行的配置单元查询的CPU时间，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackov
我使用Spark中的MLIB库对大小为8G和700万行的数据运行了SVM算法。我在单个节点上以独立模式运行Spark。我使用/usr/bin/time-v来捕获有关作业的数据。我得到了峰值内存利用率和%CPU时间等等。我得到的CPU使用率百分比仅为6%。我在程序运行的同时监视TOP一段时间，我可以看到超过100%几乎始终如一地被使用。我现在很困惑，为什么/usr/bin/time只显示了6%？更多细节-我的机器是16G，我运行的程序消耗了13.88G。程序执行时间为2.1小时。任何见解，任何人？ 最佳答案 我发现了问题。因此，usr
我有1个主节点和4个工作节点。我使用Ambari设置集群，所有监控指标都是从其仪表板收集的。Spark在Hadoop之上，所以有了YARN和HDFS。我运行了一个非常简单的字数统计脚本，发现其中一个工作节点完成了最多的工作。字数统计工作分为149个任务。一个节点完成98个任务。这是我计算单词的代码valfile=sc.textFile("/data/2gdata.txt")//readfilefromHDFSvalcounts=file.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)counts.co
我正在尝试构建不同大小的集群，这就是为什么我需要可以从中计算namenode、yarn和资源管理器的RAM、CPU和磁盘内存的公式。还想知道RAM、CPU和磁盘之间的关系。 最佳答案 您可以使用Cloudera指南Download 关于hadoop-我想知道(公式)如何计算namenode、yarn和ResourceManager的RAM、CPU和磁盘内存，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我在浏览一些Hadoop指南时找不到问题的答案:我正在通过客户端计算机上的shell脚本一次性提交各种Hadoop作业(最多200个)。每个作业都通过一个JAR(相当大；大约150MB)启动。提交作业后，客户端计算机的CPU负载非常高(每个内核都在100%)，并且RAM很快变满。这样，客户端就不再可用了。我认为每个作业的计算完全在Hadoop框架内完成，作业运行时集群和客户端之间只交换一些状态信息。那么，为什么客户端会完全拉伸(stretch)？我是否以错误的方式提交Hadoop作业？每个JAR是否太大？提前致谢。 最佳答案 这与j
我需要每隔15分钟将数据插入到存储为ORC的不同表中并聚合值。那些INSERT使用动态分区。每个INSERT都会在分区中创建一个新文件，这会减慢我的聚合查询速度。我在网上搜索，发现了一些关于这个案例的主题，比如thisone.所以我在hive-site.xml中添加了这些设置:hive.merge.mapfiles=true;hive.merge.mapredfiles=true;hive.merge.tezfiles=truehive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;但即使使用这些设置，每次插入都会在每个分区上创建一个新文件，并且文件不会合并。有
我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
我正在运行hadoop，集群中有2个配置相同的服务器。它们运行相同的任务、相同的配置、相同的一切，并且都完全专用于hadoop任务节点(工作节点)。我在这个集群中运行的作业是高度IO绑定(bind)的。在一台服务器上，我看到60-100MB/sec的IO和CPUload的5-10，在另一台服务器上，我看到40-60MB/sec的IO和60-90的CPU负载(盒子几乎即使运行一个简单的shell也不可用)。我运行了smartctl并且没有收到任何磁盘警告。关于我下一步可以做什么来识别这些盒子之间的根本区别有什么建议吗？经过数小时的处理，这些结果一直保持一致。
我正在寻找有关如何通过我的Pig作业提高性能的任何提示。输入是单个文件(MB)，但对于文件中的每一行，都会执行一个CPU密集型任务。因此，理想的做法是将此文件拆分到我的AmazonEMR集群中的许多映射器(和机器)。但是我找不到一种方法来做到这一点，因为Hadoop自然只会以64(或者是128？)MB间隔进行拆分，所以我只有1个映射器!我看过NLineInputFormat(http://www.olenick.com/blog/hadoop-for-small-data/)，但这是针对旧API的，也不确定它如何与Pig一起使用。为了让事情更复杂，我正在使用CSVExcelStorag
我想使用HPROF来分析我的Hadoop作业。问题是我得到了TRACES但profile.out文件中没有CPUSAMPLES。我在运行方法中使用的代码是:/**Getconfiguration*/Configurationconf=getConf();conf.set("textinputformat.record.delimiter","\n\n");conf.setStrings("args",args);/**JVMPROFILING*/conf.setBoolean("mapreduce.task.profile",true);conf.set("mapreduce.task
