我在EMR上运行了集群作业。数据集很大。一切正常，直到:2012-09-2910:50:58,063INFOorg.apache.hadoop.mapred.JobClient(main):map100%reduce23%2012-09-2910:51:31,157INFOorg.apache.hadoop.mapred.JobClient(main):map100%reduce24%2012-09-2910:51:50,197INFOorg.apache.hadoop.mapred.JobClient(main):map100%reduce25%2012-09-2910:52:17,
我试图在我的Android应用程序中序列化一个TreeMap，这样我就可以将它保存到一个SharedPreferences，如thisStackOverflowQ&A中所建议的那样.它用于ArrayList，但我还是捕获了机会。重点是使用ApachePig项目中的ObjectSerializer类将TreeMap序列化为String并将其保存在共享首选项中的该数据类型中。然而，当我在不使用Hadoop的情况下导入.jar后，我就开始遇到很多错误。当我在模拟器中运行我的应用程序时(我使用的是Eclipse)，我的IDE底部的状态栏永远不会超过消息“正在启动[应用程序名称]100%...”
我的设置:运行NixOSLinux的GoogleCloudPlatform中的4节点集群(1个主节点，3个工作节点)。我一直在使用TPC-DS工具包来生成数据和查询都是标准的。在较小的数据集/更简单的查询上，它们工作得很好。我从这里获取的查询:https://github.com/hortonworks/hive-testbench/tree/hdp3/sample-queries-tpcds这是第一个，query1.sql:WITHcustomer_total_returnAS(SELECTsr_customer_skASctr_customer_sk,sr_store_skASct
看Facebook使用的AvatarNode方案为HDFSNamenode提供HA，不明白为什么要用NFS。让我感到困惑的是，NFS无论如何都必须复制才能实现HA。主节点必须写入NFS并刷新才能获得HA。为什么不简单地在主节点和辅助节点之间打开一个套接字channel，然后对辅助Namenode执行相同的写入。这将是(大约)相同数量的网络流量，并且似乎具有相同的复制语义。那么问题来了，为什么不这样做呢？我想原因之一可能是NFS存在，因此问题可能更容易实现。但是考虑到在主要和次要之间使用原始套接字channel将写入流接口(interface)(即文件)的相同信息写入NFS的(明显的)简
我在设置以下调度程序队列参数时遇到了一些问题:有2个队列Dev和Prod根100%开发30%生产率70%(如果只有一个使用它应该充当100%的集群)每个队列由多个用户使用，资源应该被平均共享，但是当只有一个用户存在时(在每个队列中)它应该使用队列的全部容量。如果用户单独在集群中，它应该使用100%的集群以防第二个用户加入，调度程序应该共享可用资源我现在有什么，示例流程:集群没有作业用户队列Dev中的提交作业。(它现在使用100%的集群)用户B在队列Dev提交作业(它卡在已接受并等待第一个作业完成)我想要什么:在这种情况下，因为第二个作业在同一个队列中，每个作业都应该接收队列的50%，即
我在AmazonElasticMapReduce集群上从命令行运行Mahout0.6，试图canopy-cluster~1500个短文档，但作业一直失败并显示“错误:Java堆空间”消息。根据之前在这里和其他地方的问题，我调高了我能找到的每个内存旋钮:conf/hadoop-env.sh:在小实例上将所有堆空间设置为1.5GB，在大实例上甚至设置为4GB。conf/mapred-site.xml:添加mapred.{map,reduce}.child.java.opts属性，并将它们的值设置为-Xmx4000m$MAHOUT_HOME/bin/mahout:增加JAVA_HEAP_MA
我正在将HDFS快照复制到S3存储桶，出现以下错误:我正在执行的命令是:hadoopdistcp/.snapshot/$SNAPSHOTNAMEs3a://$ACCESSKEY:$SECRETKEY@$BUCKET/$SNAPSHOTNAME15/08/2006:50:07INFOmapreduce.Job:map38%reduce0%15/08/2006:50:08INFOmapreduce.Job:map39%reduce0%15/08/2006:52:15INFOmapreduce.Job:map41%reduce0%15/08/2006:52:37INFOmapreduce.J
当我使用m1.large作为作业流创建的hadoop实例的实例类型运行我的AmazonEMR作业时，我收到错误“设备上没有剩余空间”。该工作产生约。最大10GB的数据，因为m1.large实例的容量应该是420GB*2(根据:EC2instancetypes)。我很困惑为什么只有10GB的数据会导致“磁盘空间已满”之类的消息。我知道如果我们完全耗尽了文件系统上允许的inode总数，也可能会产生这种错误，但这就像一个数百万的大数字，我很确定我的工作不是产生那么多文件。我已经看到，当我尝试独立于m1.large类型创建一个EC2实例时，默认情况下它会为其分配一个8GB的根卷。这是否也是
我使用了hadoophive0.9.0和1.1.2以及netbeans，但是我收到了这个错误，我无法解决这个问题请帮我代码:publicclassHive_test{privatestaticStringdriverName="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";@SuppressWarnings("CallToThreadDumpStack")publicstaticvoidmain(String[]args)throwsSQLException{try{Class.forName(driverName);}catch(ClassNotFo
在以下(特别是)mysql中查询时有没有更好的性能:SELECT*FROM`table`WHERE`unix_date`BETWEEN1291736700AND1291737300结束:SELECT*FROM`table`WHERE`unix_date`>=1291736700AND`unix_date`或者BETWEEN语法只是被第二个sql替换了？ 最佳答案 我记得，没有区别。但是如果你自己看看:explainplanforSELECT*FROM`table`WHERE`unix_date`BETWEEN1291736700AN
