在H2O网站上，它说H2O’scorecodeiswritteninJava.InsideH2O,aDistributedKey/Valuestoreisusedtoaccessandreferencedata,models,objects,etc.,acrossallnodesandmachines.ThealgorithmsareimplementedontopofH2O’sdistributedMap/ReduceframeworkandutilizetheJavaFork/Joinframeworkformulti-threading.这是否意味着如果H2O在单节点集群上运行，

同事们，我在配置单元中使用sql脚本执行bash文件时遇到问题-它总是卡在同一个地方map=100%，reduce=67%我尝试使用具有不同变体和其他调整特性的映射器和缩减器数量:SEThive.exec.parallel=true;SEThive.default.fileformat=RCFILE;SEThive.stats.autogather=false;SEThive.exec.compress.output=true;SETmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;SET

我想问一下。为什么如果我在mapreduce.map/reduce.memory.mb和mapreduce.map/reduce.java.opts中将mapred-site.xml配置为比默认值更大的值会使我的工作变慢？但是如果我将它配置得太低，那么我会任务失败。而且我认为在这种情况下，我在hadoop上的内存配置是没有必要的......你能给我解释一下吗？ 最佳答案 当您增加mapreduce.map/reduce.memory.mb和mapreduce.map/reduce.java.opts的值时，您的环境中可能会发生什么>

我有一个大小为136MB的输入文件，我启动了一些WordCount测试，我只监控一个映射器。然后我在我的hdfs-site.xml中将dfs.blocksize设置为64MB并且我仍然得到一个映射器。我做错了吗？ 最佳答案 dfs.block.sizeisnotaloneplayingaroleandit'srecommendednottochangebecauseitappliesgloballytoHDFS.Splitsizeinmapreduceiscalculatedbythisformulamax(mapred.min.s

我正在spark-shell中测试以下脚本-分区表的单分区扫描。vals=System.nanoTimevarq=s"""select*frompartitioned_tablewherepart_column='part_column_value'"""spark.sql(q).showprintln("Elapsed:"+(System.nanoTime-s)/1e9+"seconds")第一次执行大约需要30秒，而所有后续执行大约需要2秒。如果我们看一下运行时统计信息——在第一次执行之前还有两个额外的作业看起来有1212个阶段的作业扫描表中的所有分区(分区总数1199，该表的HD

我正在尝试在ApachePig中编写用于矩阵加法的代码。matrixM=LOAD'Mmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);matrixN=LOAD'Nmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);unionres=UNIONmatrixM,matrixN;DUMPunionres;res=GROUPunionresBY(i,j);DUMPres;ILLUSTRATEres;final_res=FOREACHresGENERATEgroup.$0ASi,group.$1ASj,SUM(unionres.v)A

如何使用两个组件构建key？这样做的原因是我有一个无向图。如果A和B通过通信关联(方向无关)，则两个节点A和B之间存在边。此通信有一个数字参数。所以我想实现的是有一个将A和B组合在一起作为一个集合的key，这样A到B和B到A的通信就可以被认为是等价的，并且可以被加起来得到统计数据说:AB5BA10键在语义上应该是“A或B在一起”，这样包含A和B作为键的集合的值应该是5+10=15。wordcount示例将特定单词作为关键字。就我而言，我想将包含两个组件的集合作为关键。在map和reduce阶段，只要满足AtoB或BtoA就求和。谢谢! 最佳答案

问题陈述:-我需要比较两个表Table1和Table2，它们都存储相同的内容。所以我需要将Table2与Table1进行比较，因为Table1是需要进行比较的主表。因此，在比较之后，我需要报告Table2存在某种差异。这两个表有很多数据，大约TB的数据。所以目前我已经编写了HiveQL来进行比较并取回数据。所以我的问题是，就PERFORMANCE而言，编写CUSTOMMAPPER和REDUCER来完成此类工作或HiveQL哪个更好>我写的会很好，因为我将在数百万条记录上加入这两个表。据我所知，HiveQL在内部(在幕后)生成优化的自定义map-reducer并提交执行并取回结果。

有时候，当我们由于业务需求很多时，基于同一个分支新建的项目分支也会很多。在某个时间节点，我们需要合并部分功能点时，我们会忘了这个分支是否已经合入哪个功能点，我们就会查看所有的commit记录，当我们找到的时候，我们就需要看看它属于哪个分支的，那么我们如何查看呢？本次我们采用两种方式来查看：一、通过命令#-l表示--list本地，-r表示--remotes远端，-a表示--all全部#查找本地对应的分支gitbranch--containsCOMMIT_IDgitbranch--containsCOMMIT_ID-lgitbranch--containsCOMMIT_ID--list#查找远程的

Hadoop等开源分布式计算框架的效率如何？我所说的效率是指可用于大多数纯计算任务中的“实际工作”的CPU周期。换句话说，有多少CPU周期用于开销，或因未使用而浪费？我不是在寻找具体数字，只是一个粗略的图片。例如。我可以期望使用集群90%的CPU能力吗？99%？99.9%？更具体地说，假设我想计算PI，并且我有一个算法X。当我在一个紧密循环的单核上执行此操作时，假设我获得了一些性能Y。如果我在使用例如分布式方式Hadoop，我期望性能下降多少？我知道这取决于很多因素，但粗略的幅度是多少？如果重要的话，我正在考虑一个可能有10-100个服务器(总共80-800个CPU内核)的集群。谢谢!