我用Java编写了一个简单的Map/Reduce程序，用于两个文本文件的关系连接操作。该算法在许多地方都有描述，即在Reduce任务中进行连接。我想调整它以获得更好的性能。第一件事是尝试不同数量的Reduce任务。目前我只在一台4核的计算机上运行，但实际上在分布式文件系统中。我遇到了一个奇怪的现象，如果我运行4个或32个reduce任务，wall-time(时间统计到时间完成)比我只运行1个reduce任务的时间还要长一点:1reducer:22.4seconds4reducer:23.3seconds32reducer:26.1seconds从这个趋势来看，我真的无法解释。第一印
我有一个由2台机器组成的集群，我正在尝试使用YARN集群管理器提交一个spark作业。基于hadoop2.6.2构建的vanillaSpark1.6.2普通Hadoop2.7.2我可以使用独立的集群管理器成功运行map-reduce作业和spark作业。但是当我用YARN运行它时，我得到了一个错误。对如何让它发挥作用有什么建议吗？如何启用更详细的日志记录？错误信息绝对不清楚为什么在hadoop/logs/userlogs/applicationXXX下没有创建日志文件？反问:IMO:hadoop日志记录和诊断不是很好。这是为什么？Hadoop似乎是一个成熟的产品。下面是输出:mike@
命令:[hdfs@sandboxoozie]$hadoopdfsadmin-report|head-n100输出:DEPRECATED:Useofthisscripttoexecutehdfscommandisdeprecated.Insteadusethehdfscommandforit.ConfiguredCapacity:44716605440(41.65GB)PresentCapacity:31614091245(29.44GB)DFSRemaining:30519073792(28.42GB)DFSUsed:1095017453(1.02GB)DFSUsed%:3.46%Un
我们有分析数据的框架，借助OLAP的立方体设计和有ETL连接的仓库，它们都是sqlServer结构和SSRS(SQLServerReportingServices)。我们的一些报告需要很长时间才能得出结论，我们决定迁移到Hadoop生态系统。ApacheKylin是这个框架的一个很好的替代品吗？ 最佳答案 首先，我会将SQLServerAnalysisServices与Kylin进行比较，而不是将ReportingServices与ReportingServices进行比较，因为ReportingServices更接近于前端系统。根
我已经按照文档指标部分中的说明设置了PrometheusPushGatewayReporter。我可以看到来自推送网关UI中公开的flinkjobmanager和taskmanagers的指标，以及它们已被Prometheus集群正确抓取。问题是，即使我明确设置了deleteOnJobShutdown配置选项，当通过flinkcli工具取消作业时，也只会删除jobmanager的指标。有没有办法同时删除陈旧的任务管理器指标？我的配置如下:metrics.reporter.promgateway.class:org.apache.flink.metrics.prometheus.Prom
我正在尝试编写javaMapReduce代码并不断收到错误:Error:java.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"time"atjava.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)atjava.lang.Long.parseLong(Long.java:589)atjava.lang.Long.parseLong(Long.java:631)atTokenizerMapper.map(UnknownSource)atTokenize
关注这篇文章http://nousefor.net/55/2011/12/php/hbase-and-hive-thrift-php-client/我下载了HBase和Thriftphp客户端包并将它们放在我的ubuntu机器上的var/www/thrift/目录中，并编写了这个简单的客户端代码来打开连接并显示数据库中的表。但是服务器不断返回错误消息“连接超时[110]”。有任何想法吗..？？此外，当使用$transport=newTSocket('localhost',10001);在服务器(AmazonEC2)上运行时代码执行良好open();}catch(Exception$ex
我试图了解HDFS如何实现concat操作并深入到以下部分code.在我看来，从这个实现来看，concat只是对目标文件的inode进行元操作，实际block没有移动。我在想这是否会导致碎片化+增加寻道时间，因为不同的block会位于磁盘上的不同位置(考虑磁盘)。这个假设是否正确？如果是，我们可以避免这种情况吗？ 最佳答案 经过几次实验，我找到了自己问题的答案。在非常频繁的文件连接操作(每分钟约1k)之后，数据节点开始提示一天左右的block太多，这让我相信这确实会导致碎片化和磁盘上block数量的增加。我使用的解决方案是编写一个单
我使用Spark中的MLIB库对大小为8G和700万行的数据运行了SVM算法。我在单个节点上以独立模式运行Spark。我使用/usr/bin/time-v来捕获有关作业的数据。我得到了峰值内存利用率和%CPU时间等等。我得到的CPU使用率百分比仅为6%。我在程序运行的同时监视TOP一段时间，我可以看到超过100%几乎始终如一地被使用。我现在很困惑，为什么/usr/bin/time只显示了6%？更多细节-我的机器是16G，我运行的程序消耗了13.88G。程序执行时间为2.1小时。任何见解，任何人？ 最佳答案 我发现了问题。因此，usr
我正在使用Hadoop来运行作业。我一直无法弄清楚“Reporter”(在mapper和reducer中)在哪里显示我试图使用reporter.setStatus("info")显示的内容。请帮忙。谢谢你，莫辛。 最佳答案 可以通过Jobtracker网络界面查看此信息。(默认在端口50030上)此状态行显示在正在运行的任务表中可以通过点击运行次数来访问映射器/缩减器， 关于hadoop-在哪里可以看到HadoopReporter显示的内容？，我们在StackOverflow上找到一个类
