所以我只是在进行一些Hadoop培训，以了解这片土地的情况，并且我正在尝试进行reducesidejoin，我已经在运行，除了次要排序。所以基础知识:两个文件一个有球员，球队，薪水另一个有球员，球队，本垒打输出应该是球队，球员，薪水，本垒打纽约大都会队应该被划分到一个文件中，而所有其他蹩脚的球队应该被划分到另一个文件中。这些文件中的每一个都应按球队排序，其次按球员薪水排序。我正在使用团队keyplayerID加入并且有效，但我不知道我将如何按薪水排序，因为两个文件中只有一个有它。这是一项可能的任务还是只能通过map端连接来完成？ 最佳答案
我正在使用配置单元。当我使用INSERT查询编写动态分区并打开hive.optimize.sort.dynamic.partition选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=true)时，总是有单个每个分区中的文件。但是如果我关闭该选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=false)，我会遇到这样的内存不足异常。TaskAttempt3failed,info=[Error:Errorwhilerunningtask(failure):attempt_1534502930145_6994_1_01
我是hadoop框架的新手，目前我正在处理大数据项目，在Windows7中使用cygwin、hadoop-0.19.1、eclipse-3.3.1(Europa)。现在我正在尝试从hadoop-0.19进行更改.1到hadoop-1.2.1version.i如下配置hadoop-1.2.1核心站点.xml:fs.default.namehdfs://localhost:9100hdfs.xmldfs.replication1mapred-site.xmlmapred.job.trackerlocalhost:9101但是我在启动数据节点时出错，如下所示$bin/hadoopdatano
试图理解为什么Spark需要本地机器上的空间!有办法解决吗？我一直遇到“设备上没有剩余空间”。我知道我可以将“spark.local.dir”设置为以逗号分隔的列表，但有没有办法改用HDFS？我正在尝试合并两个巨大的数据集。在较小的数据集上，Spark是MapReduce的对手，但在我用这些巨大的数据集证明之前，我不能宣布胜利。我没有使用yarn。此外，我们的网关节点(又名边缘节点)不会有很多可用空间。有解决办法吗？ 最佳答案 当groupByKey操作时，Spark只是写入tmpDir序列化分区。它是普通文件(请参阅Shuffle
我想知道是否可以更改每个作业的io.sort.mb值？我知道您可以在mapred-site.xml中为参数设置一个值，但我想以编程方式在不同的作业中使用不同的值。我尝试了conf.setInt("io.sort.mb",someValue)但它似乎不起作用。JVM设置有足够的内存(如2.25GB)并且没有其他作业在运行。 最佳答案 可以，提交前在Configuration(早期版本为JobConf)中设置即可。它确实有效；我在Mahout中使用它。确保在设置值之后和提交之前将conf设置到您的Job上。确保您也设置了正确的conf!
我只是hadoop.im的初学者，在执行seconday排序时得到空指针异常这是我的制图师课publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutputCollector,Reporterreporter)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubStringemployeeId=value.toString().split(",")[0];StringemployeeName=value.toString().split(",")[1];StringemployeeDe
我已经意识到，当使用Python代码运行Hadoop时，映射器或缩减器(不确定是哪个)在我的输出被reducer.py打印出来之前对其进行排序。目前它似乎是按字母数字排序的。我想知道是否有办法完全禁用它。我希望程序的输出基于它从mapper.py打印的顺序。我在Java中找到了答案，但没有找到Python的答案。我是否需要修改mapper.py或命令行参数？ 最佳答案 您应该阅读更多关于基本MapReduce概念的内容。尽管在某些情况下可能不需要排序，但“洗牌和排序”阶段的洗牌部分是MapReduce模型的固有部分。MapR
我使用ambari来设置hadoop集群。但是当我配置hdfs的配置时。我发现如果我修改dfs.datanode.data.dir，configure会在所有datanodes上生效...如何为每个数据节点配置不同的配置？比如机器A有两block磁盘，分别挂载到/data1、/data2但是机器B只有一个盘，挂载到/data1所以我想将机器A的dfs.datanode.data.dir配置为“/data1,/data2”。但只有机器B的“/data1” 最佳答案 不存在的HDFS目录将被忽略。都放进去，没关系。
在这种情况下会发生什么:Namenode正在写入两个不同驱动器上的两个目录，一个是本地的，另一个(远程)是mounted。现在，namenode失败了，我们在远程机器上启动namenode进程(它有原始namenode数据的副本，所以它是安全的)并更改所有datanodes上的namenode的ip。一段时间后，我们设法使原来的名称节点与之前的配置完全一致。我们停止远程机器上的名称节点进程。现在，本地fs.name.dir是否会与挂载的同步(我的意思是在挂载目录上累积的差异，而原始名称节点已关闭)还是名称节点数据一致性会出现问题？ 最佳答案
我在Windows8上安装的hadoop上运行mapreducewordcount示例。我收到如下错误。这听起来像是一个安全许可问题。但我不太确定。我在yarn-site.xml文件中添加了一个属性yarn.nodemanager.local-dirsc:\hadoop\tmp-nm任何想法都会很有帮助!15/07/1511:01:54INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:803215/07/1511:01:55WARNmapreduce.JobResourceUploader:Hadoopcommand-li
