我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn
这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭10年前。我正在尝试设置一个8节点开发集群。我对配置做了最小的改动。我将其中一个节点设置为所有节点上的种子。3个节点连接到种子，但还有4个不连接。我检查过所有非连接节点都可以访问种子的IP(它们甚至在同一子网上)。我的网络没问题。我验证了所有IP都是正确的。一个非连接节点显然访问了种子:INFO17:30:16,272StartingMessagingServic
这是Hadoop字数统计javamap和reduce源代码:在map函数中，我已经可以输出所有以字母“c”开头的单词以及该单词出现的总次数，但我想做的只是输出以字母“c”开头的单词总数，但我在获取总数时遇到了一些问题。非常感谢任何帮助，谢谢。例子我得到的输出:可以2可以3类别5我想要得到的:c-总计10publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publi
专家，我们可能会看到我们的hadoop集群中的block数增长。“太多”block会导致数据节点堆需求增加、执行速度下降、GC次数增多等后果。当block数超过某个“阈值”时，我们应该引起注意。我见过不同的阈值静态数字，例如200,000或500,000——“神奇”数字。它不应该是节点内存的函数(DataNode的Java堆大小，以字节为单位)吗？其他有趣的相关问题:高block数表示什么？一种。小文件太多？b.产能不足？是(a)还是(b)？如何区分两者？什么是小文件？大小小于block大小(dfs.blocksize)的文件？每个文件是否在磁盘上占用一个新的数据block？还是与
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
我正在使用Ubuntu和本地Spark安装(spark-2.0.2)。我的数据集很小，我的代码运行在我有一个小数据。如果我用更多行增加数据集(txt文件)，则会发生错误。我在安装了Hadoop的ClouderaVM上尝试了完全相同的代码，并且运行良好。所以，这一定是我的Ubuntu机器上的一些内存问题或限制。还有一些其他类似的问题，例如:ApacheSpark:pysparkcrashforlargedataset但在我的情况下它没有帮助。我没有Hadoop集群，只有Spark、python2.7和java1.8。它工作正常，只是当有一些更复杂的计算或数据集更大时它崩溃了。有什么线索吗
在配置单元SQL中使用row_number()，我可以通过在where子句中选择1来过滤重复项/选择id的第一个实例，如下所示。我在这里需要的是如何找到每个组中的最后一个实例。select*from(selectc1,c2,c3,c4,c5,id,row_number()over(partitionbyidORDERBYid)asseqfromtable)ascntwhereseq=1;我的要求是，例如，如果id1212有3个实例，而1313有5个实例，如下表所示，我可以使用上面的查询并通过在where子句中选择1来仅获取一个实例。但是我想要下面的id12123和5id1313。c1,
我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
上下文是我正在尝试在AmazonEMR(WebUI)上使用我运行的bash脚本运行流式作业:-inputs3://emrdata/test_data/input-outputs3://emrdata/test_data/output-mappers3://emrdata/test_data/scripts/mapperScript.sh-reducerNONE输入目录中有子目录，这些子目录中有gzip数据文件。mapperScript.sh失败的相关部分是:forfilenamein"$input"/*;dodir_name=`dirname$filename`fname=`basen
我在6个节点的hadoop集群上运行MapReduce作业，配置了4个映射任务和10个缩减任务。Mapper/Reducer在增加map/reduce任务数量时失败很多，如下所示，我遇到以下错误:标准错误日志java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode143atorg.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:362)atorg.apache.hadoop.streamin
