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java - 传递给 Mapper 函数(setup、map、run、cleanup)的 Context 是否始终相同?

传递给设置、映射、运行、清理的上下文是否相同映射器?会不会有不一样的情况?能否将上下文作为设置中的成员字段?Mapper 最佳答案 是的,在相同映射器中,它是setup()中的同一个上下文对象。,map()和cleanup().如您所见,这些方法是从run()中调用的,该方法如下所示:publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);while(context.nextKeyValue()){map(context.g

java - 哈多普 : datanode not running?

我通过this为单节点设置配置和部署了hadoop教程。一切都部署得很好,但是当我执行jps以查看Activity进程时,未显示数据节点。我手动尝试通过转到$HADOOP_HOME/bin来启动数据节点:hadoop-datanode,但无济于事。基本上总结一下,hadoop集群根本没有运行datanode进程。另外,我想知道一台机器是否可以安装2个hadoop。我将一个用于mapreduce进程,另一个用于搜索引擎。所以他们的目录不同,可以吗?此外,我一次运行一个hadoop操作。编辑1#:-如果这有帮助,这是我尝试通过$HADOOP_HOME运行数据节点时的日志。root@thin

java - Hadoop MapReduce : size of data processed in shuffle and reduce phase

我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小,即总共有多少数据被混洗。另外,是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据? 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数,深入到已完成的

hadoop - pig : Running two aggregation functions

我是Pig的新手,想运行两个聚合函数,但我不知道该怎么做。我的数据包括每行一次购买交易,其中我有一个SKU(库存标识符)和客户为SKU支付的价格(价格可能会有所不同):skuprice_paid-------------12321.7078962.1212322.1012319.7845611.9178955.13我想生成以下列表,其中包含SKU、购买该SKU的次数以及为该SKU支付的平均价格。该列表应按计数降序排列。skucountave_price_paid--------------------------123321.19789258.63456111.91如有任何帮助,我们将

shell - Oozie 和 Hue : Permission Denied while running shell script

我在HDFS/user/user中有一个shell脚本sample_shell.sh,如下所示:source/user/user/params_new.cfgecho"HELLOWORLD"echo$layerparams_new.cfg也位于HDFS/user/user目录中,其内容为:layer="S"我是Oozie的新手,正在尝试在Hue中设置一个Oozie工作流程,它将执行sample_shell.sh脚本。属性如下:${jobTracker}${nameNode}/user/user/sample_shell.sh/user/user/sample_shell.sh#samp

java - HIPI API : does it process 1 image per map task?

我正在阅读与Hadoop的HIPI图像处理API相关的论文,网址为:http://cs.ucsb.edu/~cmsweeney/papers/undergrad_thesis.pdf在解释其中的协方差示例时,该论文说“因为HIPI为每个映射任务分配一个图像,所以很容易随机抽取100个补丁的图像并执行此计算”。但是论文中显示的第一个图描绘了一个架构,其中多个图像被输入到一个maptask中!令人惊讶的是,他们写道一张图像由一个maptask处理,因为它会产生太多maptask,因为他们也在解决小文件问题。如果这是真的,那么带有MultithreadedMapper的序列文件是一个更好的选

image-processing - Web 应用程序中大型图像处理/服务的引用架构是什么?

我们构建了第一个版本的服务,需要接收图像和pdf文件,然后对每个文件进行大量处理,并为我们构建的网络和移动客户端提供几个调整大小的变体。在处理方面,我们执行:9种适用于网络和移动设备的图片尺寸变体300dpi图像的平铺(a-lamap平铺)5个图像处理和机器学习/标记过程在连续运行完整管道测试时,处理大约120张图像大约需要18分钟。我们正在努力大幅缩短该时间。当然,一件事是并行进行各种处理,只有少数依赖关系,例如,在生成几个关键变体之前,我们无法处理图像处理/机器学习步骤。从架构的角度来看,我们希望从我们的网络层卸载所有处理,但也需要将图像提供给网络/移动客户端。我们一直在研究用于并

hadoop - 运行 pig 脚本给出错误 : job has failed. Stop running all dependent jobs

我需要帮助来了解为什么在运行pig脚本时出现错误。但是当我在较小的数据中尝试相同的脚本时,它会成功执行。有几个类似问题的问题,但没有一个有解决方案。我的脚本是这样的:A=load‘test.txt’usingTextLoader();B=foreachAgenerateSTRSPLIT($0,’”,”’)ast;C=FILTERBBY(t.$1==2andt.$2matches‘.*xxx.*’);StoreCintotemp;错误是:org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLaunch

hadoop - Cloudera Hadoop MapReduce 错误 : Task process exit with nonzero status of 65

我有PentahoMapReduce作业(基本上是Java作业),它将HBase数据作为map输入。工作流非常适合少量数据(例如100行数据),但在几十万条记录上运行时会失败。两个映射器作业被提交到集群,它们正在做简单的数据聚合(大约400000行在两个HBase区域中分开)。它接缝任务无法在600秒内报告其状态,这是由mapred-site.xml中的mapred.task.timeout设置规定的。我不确定如何在Hadoop的Cloudera4.1.4发行版中更改此设置?同样在以下错误日志中,您可以看到一些其他错误:MetaVERSION="1".JobJOBID="job_201

hadoop - Pig Cassandra process very slow (Heart beat) with oozie

我有一个pig脚本,它将从cassandra获取所有数据,进行少量转换并存储到hdfs上。在pig的grunt控制台执行时,cassandra数据量大,耗时将近30分钟。但是当我使用oozie工作流执行相同的操作时,它执行但需要很长时间,将近一个半小时。当我检查hadoop日志时,这就是它所说的。2013-11-1901:20:00,871[main]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher-Moreinformationat:master:50030/jobde