我在Hadoop中定义了一个自定义的Writable类，但是Hadoop在运行我的程序时给出了以下错误消息。java.lang.RuntimeException:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:115)atorg.apache.hadoop.io.SortedMapWritable.readFields(SortedMapWritable.java:180)atEquivalenceClsAggValue.rea
我有这样的mapreduce输入:key1\t4.1\tmore...key1\t10.3\tmore...key2\t6.9\tmore...key2\t3\tmore...我想按第一列排序，然后按第二列排序(反向数字)。有没有办法实现这个StreamingMapReduce？我目前的尝试是这样的:hadoopjarhadoop-streaming-1.2.1.jar-Dnum.key.fields.for.partition=1-Dmapred.text.key.comparator.options='-k1,2rn'-Dmapred.output.key.comparator.c
如何设置Hadoop流作业的优先级\池？它可能是一个命令行jobconf参数(例如-jobconfsomething=pool.name)，但我无法在网上找到任何关于此的文档... 最佳答案 -jobconfmapred.job.queue.name=mapred.job.priority= 关于hadoop-如何在HadoopStreaming作业上设置Priority\Pool？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://st
我正在解决如何多次排序我的数据而不必每次都返回映射器的问题。我想设置:mapper1-->reducer1--->reducer2--->reducer3我想让reducer1输出(键、数据)，然后让它直接进入reducer2...这可能吗？我从故障排除中了解到您可以链接作业，但这需要每个步骤都有一个映射器吗？每当我尝试在没有映射器的情况下运行时，它都会以错误结束。如果我可以根据需要从reducer1输出它，那么为每个步骤运行映射器似乎会浪费时间/资源。想法？ 最佳答案 简而言之，如果您使用的是Java，那么您需要ChainRedu
我正在运行MAPreduce作业(ElasticmapreduceEMR)服务。该作业适用于小型数据集，但对于大型数据集(文件大小400MB)存在以下异常使用相同的大输入文件运行另一个作业工作正常但是。为什么这样呢？Error:java.io.IOException:Unexpectedendofstreampos=19520590contentLength=458603265atorg.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem$NativeS3FsInputStream.read(NativeS3FileSystem.java:313)
我正在尝试使用HadoopStreaming在Hadoop集群上运行python脚本以进行情绪分析。我在本地机器上运行的相同脚本正常运行并提供输出。要在本地机器上运行，我使用此命令。$cat/home/MB/analytics/Data/input/*|./new_mapper.py为了在hadoop集群上运行，我使用以下命令$hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.5.0-mr1-cdh5.2.0.jar-mapper"python$PWD/new_mapper.py"-
我有一个接收单个事件(字符串)的CustomReceiver。在spark应用程序运行时使用接收到的单个事件从nosql读取数据并应用转换。当观察到每个批处理的处理时间大于批处理间隔我设置了这个属性。spark.streaming.backpressure.enabled=true在此之后，我希望CustomReceiver在批处理时间超过批处理窗口时不会触发和接收事件，但这种情况并没有发生，并且仍在添加积压的批处理。我在这里遗漏了什么吗？ 最佳答案 尝试检查this和this文章。 关
HadoopStreaming作业和常规Java作业有什么区别。与后者相比，使用Hadoop流式传输有什么优势吗？还有一件事，我正在使用mapreduceAPI(即新API)，我听说流式传输仅适用于已弃用的mapredAPI。是吗？ 最佳答案 Hadoop流式处理对于开发人员不具备太多Java知识并且可以更快地使用任何脚本语言编写Mapper/Reducer的情况非常有利。与自定义jar作业相比，流式作业还会有启动脚本(Python/Ruby/Perl)VM的额外开销。这会导致大量的进程间通信，导致大多数情况下作业的效率降低
看起来这应该很简单；我的集群上有一组文件，集群默认block大小为128MB。我有一个处理它们的流作业，我希望流作业创建的输出文件使用不同的block大小，特别是16MB。我认为以下方法可行:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+152-streaming.jar-Ddfs.block.size=16777216-Dmapred.job.name='LogProcessor'-Dmapred.reduce.tasks=5-Dmapred.output.compress=true-Dm
我读了HadoopinAction并发现在Java中使用MultipleOutputFormat和MultipleOutputs类，我们可以将数据减少到多个文件，但我不确定如何实现使用Python流式处理也是一样。例如:/out1/part-0000mapper->reducer\out2/part-0000如果有人知道，听说过，做过类似的事情，请告诉我 最佳答案 DumboFeathers，一组与Dumbo一起使用的java类(一个python库，可以轻松为hadoop编写高效的pythonM/R程序)，在其outputcla
