我有一个简单的mapreduce作业来构建tfidf索引，但是当reducer大约为java堆空间错误时，我总是会遇到错误。70%。我尝试了不同的方法，使用各种结构，告诉我的工作在命令中使用更多内存并在较小的样本上运行我的工作，但没有任何改变甚至很小。我的想法已经结束，所以我将不胜感激任何关于正在发生的事情的提示。Mapper产生正确的输出，但reducer总是由于java堆空间错误而失败。这是我正在运行的命令(我试图指定使用的内存量):hadoopjarWordCountMPv1.jar-Dmapreduce.map.memory.mb=2048-Dmapreduce.reduce.
我正在使用spring-jdbc模板来查询Hive-0.11.0以下代码效果很好。publicListlistStudents(){StringSQL="select*fromStudent";Liststudents=jdbcTemplateObject.query(SQL,newStudentMapper());returnstudents;}publicclassStudentMapperimplementsRowMapper{publicStudentmapRow(ResultSetrs,introwNum)throwsSQLException{Studentstudent=n
当我们使用“mahoutspark-rowsimilarity”操作时，我们正在试验问题。我们有一个包含100k行和100个项目的输入矩阵，进程抛出一个关于“Exceptionintask0.0instage13.0(TID13)java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace”，我们尝试增加JAVAHEAPMEMORY、MAHOUTHEAPMEMORY和spark.driver.memory。环境版本:驯象师:0.11.1星火:1.6.0。Mahout命令行:/opt/mahout/bin/mahoutspark-rowsimilarity-i50k_
我正在下面的spark上执行此查询，但它不起作用。当到达第13阶段时，它会阻塞。并且磁盘空间在增加的同时在同一阶段被阻塞什么都不做，然后当磁盘变满时。查询有问题，您看到spark查询有什么问题了吗？首先我在配置单元中创建一个View:createviewq2_min_ps_supplycostasselectp_partkeyasmin_p_partkey,min(ps_supplycost)asmin_ps_supplycostfrompart,partsupp,supplier,nation,regionwherep_partkey=ps_partkeyands_suppkey=p
我已经从git构建了hive-jdbc，并尝试执行基本的jdbc查询来获取结果集。由于某种原因，查询抛出以下异常。16/07/0122:08:12INFOUtils:Suppliedauthorities:localhost:1000016/07/0122:08:12INFOUtils:Resolvedauthority:localhost:1000016/07/0122:08:12DEBUGTSaslTransport:openingtransportorg.apache.thrift.transport.TSaslClientTransport@5536088816/07/0122
我在我的项目中使用ApacheDrill和HDFS。我正在处理v.big文件(例如150GB)并且该文件存储在HDFS系统中。我正在编写我的Drill查询，这样我将获得一定数量的数据，我将处理这些数据(例如100行)，然后再次对该文件触发查询，这样我的性能就会提高。(例如SELECT*FROMdfs.文件路径LIMIT100)但是每次当我对HDFS系统中的那个文件执行查询时，我都没有得到一致的数据。它每次都会更改，因为Hadoop将从任何集群中获取该数据。因此，在获取所有记录的整个过程中，我可能会得到与我已经拥有的相同的记录。 最佳答案
拥有一台运行Hadoop实例的服务器。基本上，我想通过本地计算机上的Excel连接到一些HDFS表。我知道PowerQuery插件有助于处理该操作并提供与HDFS建立连接的机会。但事情是这样的——我有Excel2016，所以根据Microsoft文档，PowerQuery已经内置在Excel中。但是当我尝试执行“数据-从其他来源获取数据”时，根本没有“从Hadoop文件(HDFS)获取数据”之类的选项我做错了什么，我需要采取哪些具体步骤才能从Excel访问HDFS？ 最佳答案 对我来说，HDFS显示在这里:但不是这里:第一个“来自其
这对多阶段作业有影响。例如，如果我们在作业的第1阶段按键“a”排序，在作业的第2阶段按键“b”排序(将第1阶段的输出作为标准输入)，我们是否可以假设当两个阶段完成时记录是按键“b”排序，然后按键“a”排序？出于这个问题的目的，假设映射器和缩减器不排列记录顺序。还假设reduce任务的数量为1个或更多。请记住，答案可能会因阶段1的reduce任务数量而异。例如，如果阶段1的reduce任务数量大于1，则keya将被拆分到多个文件中(尽管在相对于每个文件的排序顺序)。然而，当只有一个reduce任务时，所有值都将出现在同一个文件中，这可能是稳定性的必要条件，具体取决于实现。如果答案是肯定的
我设置了Cassandra+Pig/Hadoop的测试集成。8个节点为Cassandra+TaskTracker节点，1个节点为JobTracker/NameNode。我启动了cassandra客户端并在Cassandra发行版的Readme.txt中创建了一些简单的数据:[default@unknown]createkeyspaceKeyspace1;[default@unknown]useKeyspace1;[default@Keyspace1]createcolumnfamilyUserswithcomparator=UTF8Typeanddefault_validation_c
在HadoopSrc2.7.1的Reduce阶段，哪个函数对Map任务的输出进行排序，排序阶段何时开始？我想知道，Hadoop中的哪个函数负责对Map输出进行排序，使用的排序算法是什么？ 最佳答案 在从Map任务生成的中间KV(键值)对溢出期间，使用Quicksort技术对map输出进行排序，并将其转到特定的Reducer。在Reducer端，KV对再次使用合并排序技术进行排序并形成组。Reducer端需要排序，因为相同的中间KV对可能来自n-no.ofMap任务。 关于hadoop-H
