很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭11年前。我正在motionestimation上做一个项目在视频序列的两帧之间使用BlockMatchingAlgorithm并使用SAD指标。它涉及在窗口大小中计算引用帧的每个block和候选帧的每个block之间的SAD，以获得两个帧之间的运动矢量。我想使用MapReduce实现相同的功能。以键值对的形式拆分框架，但我无法弄清楚逻辑，因为我到处都能看到wordCount或查询搜索问题，这与我的不相似
我有一份工作，就像我所有的Hadoop工作一样，从我在Hadoop界面中看到的运行时，它似乎总共有2个maptask。但是，这意味着它加载了太多数据，以至于我收到Java堆空间错误。我已经尝试在我的Hadoop集群中设置许多不同的conf属性来将作业拆分为更多任务，但似乎没有任何效果。我试过设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize、mapred.max.split.size、dfs.block.size但似乎没有任何效果。我正在使用0.20.2-cdh3u6，并尝试使用cascading.jdbc运行作业-该作业无法从数据库读取数据
我目前正在尝试在我的Java代码中启动ApacheHadoop作业。在进入我的问题之前，我想提供一些有关我的代码和工作环境的信息。由于我在开发环境(Ubuntu14.04、EclipseKepler、OpenJDKv7)上工作，所以我在独立模式下设置了Hadoop。详细地说，我只在我的.bashrc文件中做了以下更改:exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64exportHADOOP_INSTALL=/home/db2inst1/hadoopexportPATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin:$HADOOP_
数据处理documentation表示抢占式虚拟机仅作为处理节点附加。什么是处理节点？ 最佳答案 当在Dataproc中使用可抢占VM时，可抢占VM将不会用作HDFSDataNode。这样做的主要目的是为了在VM被抢占时不会丢失或复制不足的数据。 关于hadoop-Dataproc上的"processingnode"是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3961
我最近看到了hadoop的mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性。默认情况下，它设置为+1，这意味着每个map/reduce任务都会启动一个新的JVM。相反，如果它设置为-1，那么一个jvm可以被无限数量的任务使用。在这种情况下，任务依次执行以使用相同的JVM。因此，当该属性设置为+1时，每个节点启动的JVM数量等于任务数量。没有混淆....但是，我的具体问题是，如果我将mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置为-1，每个节点将启动多少个JVM。每个节点只有一个JVM吗？还是别的？ 最佳答案
Kafka中有40个主题和编写的SparkStreaming作业，每个主题处理5个表。sparkstreaming作业的唯一目标是读取5个kafka主题并将其写入相应的5个hdfs路径。大多数时候它工作正常，但有时它会将主题1数据写入其他hdfs路径。下面的代码试图归档一个sparkstreaming作业来处理5个主题并将其写入相应的hdfs，但是这个将主题1数据写入HDFS5而不是HDFS1。请提供您的建议:importjava.text.SimpleDateFormatimportorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeseria
输入1:KV数据流。输入2:一些静态数据分区(用于处理输入1中的流)问题可以建模为下图:与HDFS/RDD分区共置:我们如何确保流式任务Map1、Map2和Map3在存在HDFS/RDD分区的机器上运行？图像描述:假设K是流式key(不是元组)。FirstMap将其转换为元组(具有空值)并将其广播给3个映射器。每个映射器都在不同的节点上运行，这些节点包含RDD(或HDFS文件，这是第二个输入和静态数据)的不同分区。每个Mapper使用RDD分区来计算键的值。最后，我们要聚合键的值(使用reduceByKey_+_)。 最佳答案 如果
我的设置:运行NixOSLinux的GoogleCloudPlatform中的4节点集群(1个主节点，3个工作节点)。我一直在使用TPC-DS工具包来生成数据和查询都是标准的。在较小的数据集/更简单的查询上，它们工作得很好。我从这里获取的查询:https://github.com/hortonworks/hive-testbench/tree/hdp3/sample-queries-tpcds这是第一个，query1.sql:WITHcustomer_total_returnAS(SELECTsr_customer_skASctr_customer_sk,sr_store_skASct
这就是我想要做的:A=LOAD'...'USINGPigStorage(',')AS(col1:int,col2:chararray);B=ORDERAbycol2;C=CUSTOM_UDF(A);CUSTOM_UDF遍历需要按顺序排列的元组。UDF会为每几个输入元组输出一个聚合元组；即，我不会以1:1的方式返回元组。本质上:publicclassCustomUdfextendsEvalFunc{publicTupleexec(Tupleinput)throwsIOException{AggregateaggregatedOutput=null;DataBagvalues=(DataB
我正在研究基于Scala的ApacheSpark实现，用于将数据从远程位置加载到HDFS，然后将数据从HDFS提取到Hive表。使用我的第一个spark作业，我已将数据/文件载入HDFS中的某个位置-hdfs://sandbox.hortonworks.com:8020/data/analytics/raw/folder让我们考虑一下，在载入CT_Click_Basic.csv和CT_Click_Basic1.csv.gz文件后，我在HDFS中有以下文件[共享位置的文件名将是此处的文件夹名称，其内容将出现在part-xxxxx文件中]:[root@sandbox~]#hdfsdfs-l
