我有一个map-onlyhadoop作业，它在工作期间抛出几个IO异常:1)java.io.IOException:写结束2)java.io.IOException:管道关闭它设法完成了它的工作，但有异常(exception)让我担心。我做错了什么吗？几乎相同的工作每天都在另一个小20倍的数据集上工作，并且没有抛出任何异常。作业由Googledataproc运行。我正在使用的配置文件:#!/bin/bashhadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar\-Dmapreduce.output.fileoutputformat
在网上找不到足够的信息所以在这里问:假设我正在将一个巨大的文件写入磁盘，数百TB，这是mapreduce(或spark或其他)的结果。mapreduce如何将这样的文件高效地(可能是并行的？)写入HDFS，以便稍后以并行方式读取？我的理解是HDFS只是基于block(例如128MB)。因此，为了写入第二个block，您必须已经写入了第一个block(或者至少确定哪些内容将进入block1)。假设它是一个CSV文件，文件中的一行很可能会跨越两个block——我们如何将这样的CSV读取到mapreduce中的不同映射器？它是否必须执行一些智能逻辑来读取两个block、连接它们并读取正确的行
我是hadoop和pig的新手。我在ubuntu和hadoop的本地用户中安装了pig作为hduser。Pig在小型数据集的本地模式下工作正常。在mapreduce模式下启动pig并尝试实现wordcount但权限被拒绝错误如下。引起:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException):权限被拒绝:user=basi，access=WRITE，inode="/":hduser:supergroup:drwxr-xr-x以psudomode启动hadoop在本地用
f.e.创建文件20bytes.第一个进程将从0写入4第二个从5到9等等我需要它来使用我的MapReduce并行创建一个大文件。谢谢。附言也许它还没有实现，但总的来说是可能的——请指出我应该挖掘的地方。 最佳答案 您能否解释一下您计划在创建此文件后对其执行的操作。如果您需要将它从HDFS中取出然后使用它，那么您可以让HadoopM/R创建单独的文件，然后使用像hadoopfs-cat/path/to/output/part*>这样的命令localfile将各个部分组合成一个文件并保存到本地文件系统。否则，您无法让多个写入器打开同一个
我怎样才能实现这个代码的等效:tx.begin();Widgetw=em.find(Widget.class,1L,LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE);w.decrementBy(4);em.flush();tx.commit();...但是使用Spring和Spring-Data-JPA注释？我现有代码的基础是:@Service@Transactional(readOnly=true)publicclassWidgetServiceImplimplementsWidgetService{/**Thespring-datawidgetrepositorywh
我怎样才能实现这个代码的等效:tx.begin();Widgetw=em.find(Widget.class,1L,LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE);w.decrementBy(4);em.flush();tx.commit();...但是使用Spring和Spring-Data-JPA注释？我现有代码的基础是:@Service@Transactional(readOnly=true)publicclassWidgetServiceImplimplementsWidgetService{/**Thespring-datawidgetrepositorywh
我正在学习HBase。我知道如何使用HadoopMapReduce编写Java程序并将输出写入HDFS；但现在我想将相同的输出写入HBase，而不是HDFS。它应该有一些类似的代码，就像我之前在HDFS中所做的那样:context.write(key,value);谁能给我一个例子来实现这个？ 最佳答案 这是一种方法:publicstaticclassMyMapperextendsTableMapper{publicvoidmap(ImmutableBytesWritablerow,Resultvalue,Contextcontex
我这周有考试，我正在学习学习指南。我正在为这两个问题的答案而苦苦挣扎。我已经给我的教授发了邮件，但他还没有回复我，所以我想我会在这里试试。有人知道这两个问题的答案吗？为什么输入和输出一般都是“一次写入”或“不可变”文件？MapReduce程序的结构是什么？ 最佳答案 https://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module4.html相反，MapReduce中的所有数据元素都是不可变的，这意味着它们无法更新。如果在映射任务中更改输入(键、值)对，它不会反射(reflect)在输入文件中；通
我正在编写一个处理许多文件并从每个文件创建多个文件的hadoop作业。我正在使用“MultipleOutputs”来编写它们。它适用于较少数量的文件，但我收到大量文件的以下错误。在MultipleOutputs.write(key,value,outputPath)上引发异常；我尝试增加ulimit和-Xmx但无济于事。2013-01-1513:44:05,154FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop
我有一个在yarn集群上运行并使用databricks库将csv转换为parquet的spark代码。当csv源是hdfs时它工作正常。但是当csv源不是hdfs时(通常是这种情况)，我遇到了这个异常。它不应该发生，因为相同的代码适用于hdfscsv源。问题的完整链接:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-19344 最佳答案 如评论中所述。当文件位于驱动程序节点上，但节点无法访问时，读取将失败。当使用读取输入文件时(例如spark2.0中的spark.read)，所有执行程序节点都
