在MapReduce作业流程步骤的“系统日志”中，我看到以下内容:JobCountersLaunchedreducetasks=4Launchedmaptasks=39启动的maptask数是否包含失败的任务？我使用NLineInputFormat类作为输入格式来管理maptask的数量。但是，对于完全相同的输入，我偶尔会得到略有不同的数字，或者取决于实例的数量(10、15和20)。谁能告诉我为什么我看到启动的任务数量不同？ 最佳答案 这很可能是推测性执行的启动。当Hadoop有可用资源时，它可能会选择同时运行同一任务的两次尝试。启
我的要求是编写自定义分区程序。例如，我有N个来自映射器的键('jsa'、'msa'、'jbac')。长度不固定。事实上，它可以是任何词。我的要求是以这样一种方式编写自定义分区程序，它将所有相同的key数据收集到同一个文件中。键数不固定。在此先感谢您。谢谢，萨提斯。 最佳答案 因此，您有多个映射器正在输出的键，并且您希望每个键都有不同的缩减器，并且每个键都有一个单独的文件。因此，首先编写Partitioner可能是实现该目标的一种方式。默认情况下，hadoop有自己的内部逻辑，它在键上执行，并根据它调用reducer。因此，如果您想编
我有3种不同的关系，如下所述，我可以使用UDF获取输出，但在PIG中寻找实现。在论坛中提到了其他东西，但没有对这个问题有具体的想法。过程:FN1,10FN2,20FN3,23FN4,25FN5,15FN7,40FN10,56拒绝:FN1,12FN2,13FN3,33FN6,60FN8,23FN9,44FN10,4所有FN:FN1FN2FN3FN4FN5FN6FN7FN8FN9FN10所需的输出是:FN1,10,12,22FN2,20,13,33FN3,23,33,56FN4,25,0,25FN5,15,0,15FN6,0,60,60FN7,40,0,40FN8,0,23,23FN9,0
我需要计算ID和Dt过去6个月和12个月的总和尝试使用overpartitionby和case语句但没有得到预期的o/p。Iddtamt111122222222018-03-01100111122222222018-03-01100**111122222222017-03-01100**111122222222017-09-01100111122222222017-03-01300111122222222018-01-01100111122222222018-05-01200**111122222222016-03-01450**111122222222018-04-01500O/P:
我在查询中得到一个java.lang.IllegalArgumentException:UnrecognizedHadoopmajorversionnumber:3.1.0exception。这是查询:WITHt1as(select*frombrowserdatajoincitydataoncityid=id),t2as(selectuap.deviceasdevice,uap.osasos,uap.browserasbrowser,nameascitynamefromt1lateralviewParseUserAgentUDTF(UserAgent)uapasdevice,os,br
我正在运行Hive1.1.0并看到对于两个bigint列，active_users和inactive_users，SUM(active_users+inactive_users)SUM(active_users)+SUM(inactive_users).为什么会这样，因为它应该是整数的简单加法？ 最佳答案 当一个值而不是两个值都为NULL时就是这种情况。所以，考虑:ab112NULLNULL3然后sum(a)+sum(b)是:(1+2)和(1+3)的总和=7.NULL被忽略。但是，sum(a+b)是以下各项的总和:(1+1)(2+N
无论如何，每个reducer进程都可以确定它必须处理的元素或记录的数量吗？ 最佳答案 简短回答-提前不，reducer不知道可迭代对象支持多少个值。您可以执行此操作的唯一方法是在迭代时进行计数，但您不能再对可迭代对象进行重新迭代。长答案-支持可迭代对象实际上是序列化键/值对的排序字节数组。reducer有两个比较器-一个用于按键顺序对键/值对进行排序，然后第二个用于确定键之间的边界(称为键分组器)。通常，键分组器与键排序比较器相同。当迭代特定键的值时，底层上下文检查数组中的下一个键，并使用分组比较器与前一个键进行比较。如果比较器确定
请看下面的代码Map.javapublicclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(l
在http://hadoop.apache.org/docs/r2.3.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html,我看见了yarn.scheduler.capacity..capacity:Queuecapacityinpercentage(%)asafloat(e.g.12.5).Thesumofcapacitiesforallqueues,ateachlevel,mustbeequalto100.Applicationsinthequeuemayconsumemoreresourcesthanthequeue'sca
我有这样的数据-storetrn_datedept_idsale_amt12014-12-141011000765512014-12-141011000765412014-12-141011000754462014-12-1410410008654482014-12-14101100000092014-12-141061000000我想得到sale_amt的总和，为此我正在做首先，我使用以下方式加载数据:table=LOAD'table'USINGorg.apache.hcatalog.pig.HCatLoader();然后将store、tran_date、dept_id上的数据分组g
