我正在尝试在HDP集群上运行简单的oozie作业。执行oozie后，job保持Running状态。这是我的Workflow.xml${jobTracker}${nameNode}sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost:3306/test--tabletesting--split-byerr_dt--hive-import--hive-tabletesting-m1hive-site.xmlmysql-connector-java.jarActionfailed以下是正在生成的日志..2015-04-0714:33:32,792INFOAct
在EMR上运行自定义jar时出现此错误。Exceptioninthread"main"com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.shaded.com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception:BadRequest(Service:AmazonS3;StatusCode:400;ErrorCode:400BadRequest;RequestID:B042BB0B40A75966),S3ExtendedRequestID:vr/DUr8HD3xjomauyzqvVdGuW3fHBP8PDUmTIAoVLUxrmsxh9H+OS
我有一个执行GeoIP查找的配置单元UDF。publicstaticTextevaluate(TextinputFieldName,Textoption,TextdatabaseFileName){StringinputField,fieldOption,dbFileName,result=null;inputField=inputFieldName.toString();fieldOption=option.toString();dbFileName=databaseFileName.toString();ExtractDataeed=newExtractData();try{res
我正在开发一个Spark-Streaming应用程序，我只是想获得一个KafkaDirectStream工作的简单示例:packagecom.usernameimport_root_.kafka.serializer.StringDecoderimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.streaming.kafka._importorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}objectMyAppextendsApp{valtopic=args(
我正在从事一项工作，其中Hive查询使用R文件，分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit
Causedby:org.apache.thrift.transport.TTransportException:Plainauthenticationfailed:Useryarnisnotconfiguredforanyimpersonation.模拟用户:root当我使用alluxio在本地运行wordcount程序时它工作正常。我也通过了集成测试，但是当我使用alluxio客户端jar运行相同的Hadoop程序时它给我一个错误bin/hadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jarwordcount
现在，我遇到了以下issueexactly.具体来说，spark-submit正在尝试连接到位置0.0.0.0/0.0.0.0的yarn.resourcemanager。我已经检查了上面堆栈溢出线程中描述的所有日志。他们似乎都是正确的。我还在spark配置目录顶部的默认设置文件中添加了yarn.resourcemanager.address=...行，导出了YARN_CONF_DIR和所有该线程上列出的其他修复程序。在评分最高的答案的评论底部，一位评论员指出，如果上述修复均无效，则spark未使用正确的配置。此时，我很确定我的spark安装没有使用正确的配置(我没有安装它)。如何确定s
我有一个有50个节点的集群，每个节点有8个计算核心。如果我的工作计划使用200个reducer，为了获得更好的性能，什么是好的计算资源分配策略？我的意思是，是为每个节点分配50个节点和4个核心，还是为每个节点分配25个节点和8个核心？在什么情况下哪个更好？ 最佳答案 要回答您的问题，这取决于几件事。在我看来，50个节点总体上会更好:如果您要从磁盘读取大量数据，50个节点会更好，因为您将从磁盘上并行加载2倍。如果您要计算和处理大量数据，50个节点会更好，因为核心数量不会与处理成1:1比例(即，2倍的核心数并不完全是2倍的速度.....
我在模板配置文件中看到了这些:mapred.map.tasks2Thedefaultnumberofmaptasksperjob.Typicallysettoaprimeseveraltimesgreaterthannumberofavailablehosts.Ignoredwhenmapred.job.trackeris"local"....mapred.reduce.tasks1Thedefaultnumberofreducetasksperjob.Typicallysettoaprimeclosetothenumberofavailablehosts.Ignoredwhenmap
我有一个90MB的snappy压缩文件，我试图将其用作AWSEMR中AMI3.0.4上的Hadoop2.2.0的输入。我的记录阅读器在尝试读取文件时立即收到以下异常:2014-05-0614:25:34,210FATAL[main]org.apache.hadoop.mapred.YarnChild:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop.io.compress.BlockDecompressorStream.getCompressedData(BlockDecompre
