我的集群HDFSblock大小为64MB。我有包含100个纯文本文件的目录，每个文件的大小为100MB。作业的InputFormat是TextInputFormat。将运行多少个映射器？我在HadoopDeveloper考试中看到了这个问题。答案是100。其他三个答案选项是64、640、200。但我不确定100是怎么来的，或者答案是错误的。请指导。提前致谢。 最佳答案 我同意你的判断，这似乎是错误的当然除非有更多的考试问题没有发布:这些“纯”文本文件是否经过gzip压缩-在这种情况下它们不可拆分？)簇分割大小可能是64MB，但输入文
RT-ThreadSTM32L433AliStarterkitBSP说明RT-ThreadSTM32L433AliStarterkitBSP说明简介开发板介绍外设支持使用说明快速上手硬件连接编译下载运行结果进阶使用注意事项示例代码源码下载维护人:RT-ThreadSTM32L433AliStarterkitBSP说明简介本文档为STM32L433AliStarterkitKit提供的BSP(板级支持包)说明。主要内容如下：开发板资源介绍BSP快速上手进阶使用方法通过阅读快速上手章节开发者可以快速地上手该BSP，将RT-Thread运行在开发板上。在进阶使用指南章节，将会介绍更多高级功能，帮助开
我正在使用hadoop编写程序。我的问题代码如下(代码在映射器中):byte[]tmp=newbyte[2];tmp[0]=0x01;tmp[1]=0x02;BytesWritableoutputKey=newBytesWritable();outputKey.set(tmp,0,2);然而，当我操作从mapper得到的reducer中的key时，却让我大吃一惊:byte[]reducerKey=key.getBytes();reducerKey如下:reducerKey[0]->0x01;reducerKey[1]->0x02;reducerKey[2]->0x00;为什么我输入的t
有谁知道Sqoop批量导出作业的sqoop.export.records.per.statement的值是否有限制？我有非常大的数据，例如200,000,000行数据要从Impala导出到Vertica。我将得到[Vertica][VJDBC](5065)ERROR:ToomanyROScontainersexistforthefollowingprojections如果recordsperstatement设置得太低，或者java.lang.OutOfMemoryError:GC如果每个语句的记录数设置得太高，则超出开销限制。有人知道如何解决这个问题吗？谢谢!
我有多个HBase表，如何估计在java中使用的表的大概大小？ 最佳答案 一种方法是您必须通常在/hbase文件夹下使用java客户端访问hdfs所有表格信息。将出席。Hadoop外壳:您可以检查使用hadoopfs-du-h**pathtohbase**/hbase在/hbase下每张表多占一个文件夹...hadoopfs-ls-R**hbase路径**/hbasehadoopfs-du-h**hbase路径**/hbase/表名JavaHDFS客户端:同样的，你可以通过在hbaseroot目录下传递每个表路径来使用javahdf
我正在运行Pyspark作业:spark-submit--masteryarn-client--driver-memory150G--num-executors8--executor-cores4--executor-memory150Gbenchmark_script_1.pyhdfs:///tmp/data/sample150k128hdfs:///tmp/output/sample150k|tee~/output/sample150k.log工作本身非常标准。它只是抓取一些文件并对它们进行计数。:print(str(datetime.now())+"-Ingestingfiles
我试图了解我的Hadoop集群是否有问题。当我转到集群摘要中的WebUI时，它说:ClusterSummaryXXXXXXXfilesanddirectories,XXXXXXblocks=7534776total.HeapSizeis1.95GB/1.95GB(100%)我很担心为什么这个堆大小指标是100%有人可以解释一下名称节点堆大小如何影响集群性能。以及这是否需要修复。 最佳答案 namenodeWebUI显示值如下:ClusterSummary(HeapSizeis/)运行时将这些记录为:totalMemory()Retu
我有一个PigStreaming作业，其中映射器的数量应等于输入文件中的行数。我知道那个设定setmapred.min.split.size16setmapred.max.split.size16setpig.noSplitCombinationtrue将确保每个block为16个字节。但是我如何确保每个map作业都只有一行作为输入？这些行的长度是可变的，因此对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size使用常量不是最佳解决方案。这是我打算使用的代码:input=load'hdfs://cluster/tmp/input';DEFINECMD`
我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni
我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St
