最近我遇到了这个问题。我在Hadoop分布式文件系统路径和相关配置单元表中有一个文件。table的两边都有30个分区。我从HDFS中删除了5个分区，然后执行了"msckrepairtable;"在hivetable上。它完成得很好但输出了"Partitionsmissingfromfilesystem:"我尝试运行selectcount(*);(在tez上)失败并出现以下错误:Causedby:java.util.concurrent.ExecutionException:java.io.FileNotFoundException:但是当我将hive.execution.engine设
我的map/reduce输出的值是一个字节可写的数组，它被写入输出文件part-00000(hadoop默认这样做)。我的下一个map函数需要这个数组，所以我想将这个数组保存在分布式缓存中。有人能告诉我如何从可能不是文本文件的输出文件(part-00000)中读取并存储在分布式缓存中吗？ 最佳答案 我的建议:创建一个具有以下属性的新Hadoop作业:输入包含所有part-...文件的目录。创建一个写入分布式缓存的自定义OutputFormat类。现在让你的工作看起来本质上是这样的:conf.setInputFormat(Sequen
我正在尝试使用map/reduce来处理大量二进制数据。该应用程序的特点如下:记录的数量可能很大，因此我真的不想将每条记录作为单独的文件存储在HDFS中(我打算将它们全部连接到单个二进制序列文件)，并且每个记录都是一个大的连贯(即不可拆分)blob，大小在一到几百MB之间。这些记录将由C++可执行文件使用和处理。如果不是为了记录的大小，HadoopPipesAPI会很好:但这似乎是基于将输入作为连续的字节block传递给map/reduce任务，这在这种情况下是不切实际的。我不确定执行此操作的最佳方法。是否存在任何类型的缓冲接口(interface)允许每个M/R任务以可管理的bloc
我试过在查询前加上:setmapred.running.reduce.limit=25;和sethive.exec.reducers.max=35;最后一个将530个reducer的工作减少到35...这让我觉得它会尝试将530个reducer的工作值(value)降低到35个。现在给setmapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=3;尝试查看该数字是否是每个节点的某种最大值(之前在具有70个潜在reducer的集群上为7)。更新:setmapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=3;没有效果，但值得一试。
HBase批量加载(使用configureIncrementalLoad辅助方法)将作业配置为创建与hbase表中的区域一样多的reducer任务。因此，如果有几百个区域，那么该作业将产生数百个reducer任务。这在小型集群上可能会变得非常慢。是否可以使用MultipleOutputFormat或其他方式解决问题？谢谢 最佳答案 按区域分阶段减少减少会给您带来很多长期利益。一旦导入的数据在线，您就会获得数据局部性。您还可以确定何时将区域负载平衡到另一台服务器。我不会这么快进入更粗略的粒度。由于reduce阶段是单个文件写入，您应该
我们的组织有数百个通宵运行的批处理作业。其中许多工作需要2、3、4小时才能完成；有些甚至需要长达7个小时。目前，这些作业以单线程模式运行，因此我们提高性能的尝试受到具有额外CPU和内存的机器垂直扩展的限制。我们正在探索利用并行处理技术(例如MapReduce)来缩短完成这些作业所需时间的想法。我们的大多数批处理过程通常会从数据库中提取大型数据集，逐行处理数据，然后将结果作为文件转储到另一个数据库中。在大多数情况下，单个行的处理独立于其他行。现在我们正在研究MapReduce框架，以将这些作业分解成更小的部分以进行并行处理。我们的组织拥有超过400名员工的台式PC，我们希望在下类时间利用
我设置了一个有4个节点的hadoop集群，当运行map-reduce任务时，map任务很快完成，而reduce任务卡在27%的百分比。我查看了日志，是reduce任务无法从map节点获取map输出。master的作业跟踪器日志显示如下消息:---------------------------------2011-06-2719:55:14,748INFOorg.apache.hadoop.mapred.JobTracker:Addingtask(REDUCE)'attempt_201106271953_0001_r_000000_0'totiptask_201106271953_00
有没有办法限制hadoop中每个用户的并发reduce槽数？我们希望确保任何时候都没有单个用户用完所有可用的reduce插槽。 最佳答案 这可以使用FairSchedulerinthecurrentversionofHadoop.您可以为每个用户分配一个池，然后设置maxReduces。但是，此选项在FairSchedulerwith0.20.203中不可用。.此版本方便地具有minReduces而没有maxReduces。 关于hadoop-限制每个用户的并发reducer数量，我们在
我有一个包含以下示例记录的csv文件。|publisher|site|adclicks|adviews||============|====================|===========|==========||publisher1|www.sampleSite.com|50|75||publisher1|www.sampleSite2.com|10|40||publisher2|www.newSite1.com|100|175||publisher2|www.newSite2.com|50|65|在java中使用map/reduce，我试图汇总每个发布商的所有广告点击次数和
我的问题是:我应该自己关心映射器中的多重处理(从标准输入读取任务，然后将它们分配给工作进程，在主进程中组合结果并输出到标准输出)还是Hadoop会自动处理它？我在HadoopStreaming文档和AmazonElasticMapReduce常见问题解答中都没有找到答案。 最佳答案 Hadoop有一个“槽”的概念。Slot是mapper进程运行的地方。您配置每个tasktracker节点的槽数。它是映射进程的理论最大值，它将在每个节点上并行运行。如果没有足够的输入数据的单独poprtions(称为FileSplits)，它可能会更少
