Hadoop作业成功后，会显示各种计数器的摘要，请参见下面的示例。我的问题是Totaltimespentbyallmaptasks计数器中包含什么，特别是在映射器作业不是节点本地的情况下，是否包含数据复制时间？17/01/2509:06:12INFOmapreduce.Job:Counters:49FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=2941FILE:Numberofbyteswritten=241959FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:N
在某些情况下，我不需要遍历maptask中的每条输入记录。例如，我只发出最多200条满足每个映射器中特定条件的记录，然后它就可以退出。我可以在hadoop中执行此操作吗？api文档中还没有找到相关的方法。 最佳答案 您可能可以通过覆盖Mapper中的run方法来实现此目的.run方法目前看起来像:publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);try{while(context.nextKeyValue()){map
有没有办法在从命令行调用pig时自动运行pig脚本？我对此感到疑惑的原因是我有几个导入和定义语句，我经常反复使用这些语句来设置所有内容。是否可以在某个地方定义这个语句集合，以便当我启动pig时，它会自动执行这些行？如果这是我从文档中遗漏的微不足道的事情，我提前道歉。 最佳答案 是的，您当然可以从0.11版本开始这样做。您需要使用.pigbootup文件。这是一篇关于设置pigbootup文件的不错的博文http://hadoopified.wordpress.com/2013/02/06/pig-specify-a-default-
我正在编写一个具有每60秒执行一次的cron作业的应用程序。该应用程序配置为在需要时扩展到多个实例。我只想每60秒在1个实例上执行任务(在任何节点上)。开箱即用我找不到解决方案，我很惊讶以前没有被问过多次。我正在使用Spring4.1.6。 最佳答案 有一个ShedLock正是为这个目的服务的项目。您只需注释执行时应锁定的任务@Scheduled(...)@SchedulerLock(name="scheduledTaskName")publicvoidscheduledTask(){//dosomething}配置Spring和L
我正在编写一个具有每60秒执行一次的cron作业的应用程序。该应用程序配置为在需要时扩展到多个实例。我只想每60秒在1个实例上执行任务(在任何节点上)。开箱即用我找不到解决方案，我很惊讶以前没有被问过多次。我正在使用Spring4.1.6。 最佳答案 有一个ShedLock正是为这个目的服务的项目。您只需注释执行时应锁定的任务@Scheduled(...)@SchedulerLock(name="scheduledTaskName")publicvoidscheduledTask(){//dosomething}配置Spring和L
您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
createexternaltableifnotexistsmy_table(customer_idSTRING,ip_idSTRING)location'ip_b_class';然后:hive>setmapred.reduce.tasks=50;hive>selectcount(distinctcustomer_id)frommy_table;TotalMapReducejobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdeterminedatcompiletime:1里面有160GB，1个reducer需要很长时间...[ihadanny@lv
我的pig脚本生成了大约5个MR作业。当它开始执行时，pig打印:BytesPerReducer=1000000000maxReducers=999并继续创建一个只有一个reducer的MR作业:NeitherPARALLELnordefaultparallelismissetforthisjob.Settingnumberofreducersto1但是，对于从同一脚本生成的后续作业，它不会打印此行，并且在其中一个中创建mapred.reduce.tasksreducers，在我的集群中是4992.这是一个已知错误吗？或者我在这里遗漏了什么？ 最佳答案
有一个SparkSQL将连接4个大表(前3个表5000万，最后一个表2亿)并进行一些分组操作，消耗60天的数据。并且此SQL将需要2小时才能运行，在此期间，我检查到ShuffleWrite正在急剧增加，可能会超过200GB。相比之下，当我将消耗日期范围从60天减少到45天时，运行只需要6.3分钟。我查看了DAG图，对于45天的数据，它在最后一次sortMergeJoin之后输出了10亿条数据。谁能告诉我我可以从哪个方向优化这个场景？谢谢!附言可能的相关信息:Spark.version=2.1.0spark.executor.instances=20spark.executor.memo
我正在使用以下命令行启动弹性mapreduce集群:$elastic-mapreduce\--create\--num-instances"${INSTANCES}"\--instance-typem1.medium\--ami-version3.0.4\--name"${CLUSTER_NAME}"\--log-uri"s3://my-bucket/elasticmapreduce/logs"\--step-name"${STEP_NAME}"\--step-actionTERMINATE_JOB_FLOW\--jars3://elasticmapreduce/libs/script
