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
我已经创建了一个hadoop多节点集群，并且还在主节点和从节点中配置了SSH，现在我可以在主节点中无需密码连接到从节点但是当我尝试在主节点中启动dfs.sh时，我无法连接到从节点，执行在下面的行停止日志:HNname@master:~$start-all.shstartingnamenode,loggingto/usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-HNname-namenode-master.outHDnode@slave'spassword:master:startingdatanode,loggingto/usr/local/hadoop
我关注了DataStax'sguideonbestpracticesforusingDSEwithDocker，但我在使用DataStax提供的所有默认设置脚本和Dockerfile时遇到了以下错误。错误日志Causedby:java.lang.RuntimeException:FailedtosavecustomDSEHadoopconfigatcom.datastax.bdp.hadoop.mapred.CassandraJobConf.writeDseHadoopConfig(CassandraJobConf.java:310)~[dse-hadoop-5.0.3.jar:5.0
我想做的是让执行器在启动时(即在开始执行任何任务之前)启动一个程序，例如分析工具。通过这种方式，可以监视诸如执行程序的CPU使用率之类的事情。Spark是否提供这样的钩子(Hook)/回调？我用过SparkListener，但那是驱动端用的。我们对执行者有类似的东西吗？ 最佳答案 这应该可以满足您的要求。http://spark.apache.org/developer-tools.html#profiling设置yourkit以与驱动程序和从属程序(执行程序)一起工作。除非您告诉它，否则它不会开始分析。连接到master或slav
我使用此链接创建了一个4节点集群:https://blog.insightdatascience.com/spinning-up-a-free-hadoop-cluster-step-by-step-c406d56bae42，但是一旦我到达启动hadoop集群的部分，我就会收到如下错误:$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.shStartingnamenodeson[namenode_dns]namenode_dns:mkdir:cannotcreatedirectory‘/usr/local/hadoop/logs’:Permissiondeniednamenode
我在mac上运行hadoop3.1.2，当执行./start-all.sh时，出现错误提示Startingnamenodeson[localhost]/usr/local/Cellar/hadoop/3.1.2/libexec/bin/../libexec/hadoop-functions.sh:line398:syntaxerrornearunexpectedtoken`我打开hadoop-functions.sh并在第398行找到以下信息:done知道如何解决这个问题吗？ 最佳答案 您发现了一个错误，但它不太可能很快得到解决。M
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
createexternaltableifnotexistsmy_table(customer_idSTRING,ip_idSTRING)location'ip_b_class';然后:hive>setmapred.reduce.tasks=50;hive>selectcount(distinctcustomer_id)frommy_table;TotalMapReducejobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdeterminedatcompiletime:1里面有160GB，1个reducer需要很长时间...[ihadanny@lv
我正在尝试将Python作业提交到2个工作节点的Spark集群，但我一直看到以下问题，最终导致spark-submit失败:15/07/0421:30:40WARNscheduler.TaskSetManager:Losttask0.1instage0.0(TID2,workernode0.rhom-spark.b9.internal.cloudapp.net):org.apache.spark.SparkException:Pythonworkerdidnotconnectbackintimeatorg.apache.spark.api.python.PythonWorkerFact
即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处
