我正在尝试在我的集群上处理40GB的维基百科英文文章。问题是以下重复错误消息:13/04/2717:11:52INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201304271659_0003_m_000046_0,Status:FAILEDToomanyfetch-failures13/04/2717:11:52WARNmapred.JobClient:Errorreadingtaskoutputhttp://ubuntu:50060/tasklog?plaintext=true&attemptid=attempt_201304271659_0003_m_00

基于OoozieXML的工作流定义容易出错，并且在运行时难以调试。此外，在生产环境中运行它们存在一定风险。1)是否有一种简单的方法来测试基于oozie的工作流/应用程序；通过嵌入式服务器或其他模拟环境？2)关于oozie开发是否有任何完善的IDE/TDD习语？ 最佳答案 MiniOozie可能会有所帮助。还使用-dryrun允许打印1个具体化的已解析xml并进行语法检查-http://oozie.apache.org/docs/3.3.2/DG_CommandLineTool.html#Dryrun_of_Coordinator_J

当我设置mapreduce.task.io.sort.mb=100000时。出现以下异常。java.lang.Exception:java.io.IOException:Invalid"mapreduce.task.io.sort.mb":100000mapreduce.task.io.sort.mb的最大值是多少？ 最佳答案 我知道这个问题很老了，但是对于那些提出相同问题的人，您可以查看有关此值被上限的一些错误http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.1.3/bk_re

刚刚安装了Pig0.13，我正在尝试将它与Hadoop1.1.2一起使用。(Pig文档指出Pig0.13与Hadoop1.1.2兼容)。根据Pig安装说明，我设置了$PIG_CLASSPATH指向定义了core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml的/etc/hadoop。Hadoop集群功能正常，可以很好地处理非Pig作业。根据下面的错误描述，我了解到Pig无法找到它正在寻找的JobContextImpl类。根据Hadoop1.1.2API文档，我不认为“任务”是“mapreduce”包的子包。我尝试将hadoop-core-1.1.2.jar

我是新来的，但需要知道对通过ApacheHadoop编写的程序进行单元测试的最佳方法。我知道我们可以用jUnit方式为map和reduce方法中的逻辑编写单元测试用例。我们也可以对涉及的其他逻辑做同样的事情，但这并不能保证它经过良好的测试并且可以在实际运行环境中工作。我读过关于MRUnit的文章，但它似乎也与我上面提到的类似，但方式更成熟。但它也不会作为真正的mapreduce工作运行，而是一个被mock的工作。任何帮助，将不胜感激。谢谢。 最佳答案 你当然有其他选择。稍微用谷歌搜索一下，你自己就会得到它。在这里，我为您做到了!这是

我的hadoop版本是1.0.2。现在我最多同时运行10个maptask。我发现了2个与这个问题相关的变量。a)mapred.job.map.capacity但在我的hadoop版本中，这个参数似乎被放弃了。b)mapred.jobtracker.taskScheduler.maxRunningTasksPerJob(http://grepcode.com/file/repo1.maven.org/maven2/com.ning/metrics.collector/1.0.2/mapred-default.xml)我像下面这样设置这个变量:Configurationconf=newCo

我正在寻找能够运行与示例和测试jar关联的hadoop作业的jar文件。过去它们在/usr/lib/hadoop下，但现在显然不在了。感谢指点。注意:本题原为CDH4.2。但是一些答案包括更高版本的信息 最佳答案 find/-namehadoop-mapreduce-examples*.jar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.0.0-cdh4.7.0.jar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.

我正在将之前在内存集群(使用MiniMRCluster)中运行的大量现有Hadoop单元测试retrofit到MRUnit中。现有的测试用例本质上是为Map阶段提供输入，然后测试Reduce阶段的输出。我有三个问题，其中任何一个的最佳答案都符合条件:1)通过使用MRUnit而不是内存集群进行单元测试，我在架构上会失去什么？2)是否值得将现有测试用例分解为Map-only测试和Reduce-only测试？在某些情况下我必须将它们分解吗？3)是否有MRUnit无法覆盖的测试场景？ 最佳答案 改造过程教会了我一些可能的答案，我将在此处发布

有没有办法在Spark中获取maptask的ID？例如，如果每个map任务调用一个用户定义函数，我能否从该用户定义函数中获取该map任务的ID？ 最佳答案 我不确定您所说的maptaskID是什么意思，但您可以使用TaskContext访问任务信息:importorg.apache.spark.TaskContextsc.parallelize(Seq[Int](),4).mapPartitions(_=>{valctx=TaskContext.getvalstageId=ctx.stageIdvalpartId=ctx.parti

我是hadoop的新手，所以我有一些疑问。如果主节点发生故障，hadoop集群会发生什么？我们能否在没有任何损失的情况下恢复该节点？是否可以保留一个辅助主节点在当前主节点发生故障时自动切换为主节点？我们有namenode(Secondarynamenode)的备份，所以我们可以在Secondarynamenode发生故障时从中恢复namenode。这样，当datanode发生故障时，我们如何恢复datanode中的数据呢？Secondarynamenode只是namenode的备份而不是datenode，对吧？如果一个节点在作业完成之前发生故障，那么作业跟踪器中有待处理的作业，该作业是