我使用Spark中的MLIB库对大小为8G和700万行的数据运行了SVM算法。我在单个节点上以独立模式运行Spark。我使用/usr/bin/time-v来捕获有关作业的数据。我得到了峰值内存利用率和%CPU时间等等。我得到的CPU使用率百分比仅为6%。我在程序运行的同时监视TOP一段时间，我可以看到超过100%几乎始终如一地被使用。我现在很困惑，为什么/usr/bin/time只显示了6%？更多细节-我的机器是16G，我运行的程序消耗了13.88G。程序执行时间为2.1小时。任何见解，任何人？ 最佳答案 我发现了问题。因此，usr
我正在运行以下Storm设置(在Ubuntu16.464位上)。Storm:0.10.1Hadoop:2.5.2(本地伪集群)Hbase:1.1.5(本地伪集群)jar的编译器:maven通过导入函数使用默认的hbasestorm支持类:org.apache.storm.hbase.bolt.HbaseBolt和mapper.SimpleHBaseMapper。我正在尝试使用“Hbase”bolt写入Hbase数据库。在此过程中出现以下错误:016-07-3021:06:14.874b.s.util[ERROR]Asyncloopdied!java.lang.NoSuchFieldEr
我有一个hadoop0.20map/reduce作业，过去运行得很好。最近几天卡在reduce阶段16.66%，我在jobtracker查看reduce任务时看到如下错误；ShuffleError:Exceededtheabortfailurelimit;bailing-out.谁能告诉我这是什么意思，也许能给我指出正确的方向，这样我就能弄清楚如何解决这个问题？ 最佳答案 此错误对应于reducer在报告它并映射到属性mapreduce.reduce.shuffle.maxfetchfailures之前尝试获取映射输出的最大次数。您
Hadoop作业成功后，会显示各种计数器的摘要，请参见下面的示例。我的问题是Totaltimespentbyallmaptasks计数器中包含什么，特别是在映射器作业不是节点本地的情况下，是否包含数据复制时间？17/01/2509:06:12INFOmapreduce.Job:Counters:49FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=2941FILE:Numberofbyteswritten=241959FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:N
我有2列:time_stamp和time_offset。两者都是STRING数据类型。我们如何借助UTC中的第二列将一列值转换为UTC？他们是将time_stamp列转换为UTC的任何配置单元还是来自unix的解决方案？hive>selecttime_stampfromtable1limit2;OK20170717-22:31:57.34820170719-21:10:15.393[yyyymmdd-hh:mm:ss.msc]thiscolumnisinlocaltimehive>selecttime_offsetfromtable1limit2;OK-05:00+05:00[‘+hh
我正在从事一项工作，其中Hive查询使用R文件，分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit
在这里https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-9-x/topics/sentry_intro.html我们可以读到ApacheSentryOverviewApacheSentryisagranular,role-basedauthorizationmoduleforHadoop.SentryprovidestheabilitytocontrolandenforcepreciselevelsofprivilegesondataforauthenticatedusersandapplicationsonaHadoopclust
我有三个物理节点。在每个节点中，我使用此命令进入docker。dockerrun-v/home/user/.ssh:/root/.ssh--privileged-p5050:5050-p5051:5051-p5052:5052-p2181:2181-p8089:8081-p6123:6123-p8084:8080-p50090:50090-p50070:50070-p9000:9000-p2888:2888-p3888:3888-p4041:4040-p8020:8020-p8485:8485-p7078:7077-p52222:22-eWEAVE_CIDR=10.32.0.3/12-
在处理如此多的小文件时，减少和调整随机播放时间的更好方法是什么？由于其他一些限制和要求，我无法减少小文件的数量，我知道处理小文件的问题。但我想知道这里还有哪些其他选项可以减少给定MapReduce作业的洗牌时间？对于单个MapReduce作业，我得到如下内容:AverageMapTime33secAverageReduceTime10secAverageShuffleTime1hrs,10mins,18secAverageMergeTime2sec我想知道是否有任何其他方法可以尝试减少此随机播放时间？对于上述数据，我的mapper#是:14778 最佳答案
您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
