我有一个映射器，它在处理数据时将输出分为3种不同的类型(类型是输出键)。我的目标是通过reducer创建3个不同的csv文件，每个文件都包含一个带有标题行的键的所有数据。键值可以改变并且是文本字符串。现在，理想情况下，我想要3个不同的reducer，每个reducer只会获得一个键及其整个值列表。除了，这似乎不起作用，因为键没有映射到特定的reducer。在其他地方对此的答案是编写一个自定义分区器类，将每个所需的键值映射到特定的缩减器。这会很棒，除了我需要使用python流式传输并且我无法在我的工作中包含自定义流式传输jar，所以这似乎不是一个选项。我看到inthehadoopdocs
所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是，当我查看我的ResourceManager时，我看到可用内存为119GB，
请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好
我需要在Scala中使用我自己的类作为键/值对中的键。特别是，我有一个包含两个变量id1和id2的简单类，我希望元素仅根据id2和不是id1。我在网上找不到任何关于如何以及在何处可以重写reduceByKey()方法的比较方法的信息，以便它可以根据我的自定义compare()方法。感谢任何帮助。谢谢你。 最佳答案 您不能覆盖reduceByKey的比较，因为它无法利用这样一个事实，即您的数据通常在整个集群中的不同执行程序上按key进行混洗。不过，您可以更改key(请注意，根据您使用的转换/操作，这可能会重新洗牌周围的数据)。RDD中
在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中，我们遇到了一个问题，即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block，例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资
我试图了解Kerberos的工作原理，因此遇到了这个名为Keytab的文件，我相信它用于对KDC服务器进行身份验证。就像Kerberos领域中的每个用户和服务(比如Hadoop)都有一个服务主体一样，是否每个用户和服务都有一个key表文件？此外，使用keytab的身份验证是否适用于对称key加密或公私key？ 最佳答案 要回答您的两个问题，每个用户和服务都不需要key表文件，key表使用对称key加密。我将根据我对如何在使用ActiveDirectory作为目录服务的Windows和非Windows系统的混合网络中使用key表的理解
我正在使用Hadoop-2.4.0，我的系统配置是24个内核，96GBRAM。我正在使用以下配置mapreduce.map.cpu.vcores=1yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=10yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=1yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=4yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores=1yarn.nodemanager.resource.memory-mb=88064mapreduce.map.m
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.nodemanager.resource.memory-mb有什么区别？我在yarn-site.xml中看到了这两个，我看到了解释here.yarn.scheduler.maximum-allocation-mb给出了以下定义:RM中每个容器请求的最大分配，以MB为单位。高于此值的内存请求将抛出InvalidResourceRequestException。这是否意味着仅在资源管理器上的内存请求受此值限制？yarn.nodemanager.resource.memory-mb给出了可以分配给容器的物理内
openid:微信公众平台对用户的唯一标识unionid:同一个微信开放平台下的用户唯一标识session_key:会话密钥openid可理解成1个微信用户打开1个微信公众号大门的唯一的1把钥匙同一组织(企业)注册的不同类型公众平台，被看作是多个不同的账号所以，当小明同学同时注册了统一企业的公众号和小程序时，那么他将拥有两把钥匙(openid)unionid如果开发者拥有多个移动应用、网站应用、和公众帐号（包括小程序），可通过UnionID来区分用户的唯一性，因为只要是同一个微信开放平台帐号下的移动应用、网站应用和公众帐号（包括小程序），用户的UnionID是唯一的。换句话说，同一用户，对同一
我刚开始使用Apigility和oAuth2，我想知道在从数据库中获取信息时是否有可能获得当前经过身份验证的“已登录”用户。我目前有以下代码:/***Fetchallorasubsetofresources**@paramarray$params*@returnmixed*/publicfunctionfetchAll($params=array()){var_dump($params);//UsingZend\Db'sSQLabstraction$sql=new\Zend\Db\Sql\Sql($this->db);//Iwouldliketogetthecurrentlylogge
