映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过

我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案

我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作，但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中，我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望，我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料，这没有奏效。或者，也许有人可以建议一个更好的方

我在hadoop集群上使用Hive。每当我尝试运行配置单元查询时，它总是显示为HadoopjobinformationforStage-1:numberofreducers:1我使用了以下Hive配置:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000hive.exec.reducers.max=999请告诉我如何增加reducer的数量。谢谢。 最佳答案 确保您已完成以下几点:您的mapred.reduce.tasks默认为-1。通过将此属性设置为-1，Hive将自动计算出reducer

我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业，180个reduce插槽就可以了，队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作，它会在洗牌阶段卡住，而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况，但这将以低效率结束。有什么我可以做的，比如调整参数，以便我可以使用与hadoop相同的插槽？顺便说一句，我的集群有15个节点，每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas

我是hadoop的新手。我在虚拟机上设置了一个支持kerberos安全性的hadoop集群(主站和1个从站)。我正在尝试从hadoop示例“pi”运行作业。作业终止并出现错误ExceededMAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES。我尝试搜索此错误，但互联网上提供的解决方案似乎对我不起作用。也许我遗漏了一些明显的东西。我什至尝试从etc/hadoop/slaves文件中删除从站，以查看该作业是否只能在主站上运行，但也失败并出现相同的错误。下面是日志。我在64位Ubuntu14.04虚拟机上运行它。任何帮助表示赞赏。montauk@montauk-vmaster:/usr/lo

我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St

任何文件系统都应该提供一个API来访问它的文件和目录等。那么，“HDFS缺乏随机读写访问”是什么意思？所以，我们应该使用HBase。 最佳答案 默认的HDFSblock大小为128MB。所以你不能在这里读一行，那里读一行。您总是读写128MB的block。当您要处理整个文件时，这很好。但这使得HDFS不适用于某些应用程序，例如您希望使用索引来查找小记录的地方。另一方面，HBase对此非常有用。如果你想读一条小记录，你只会读那条小记录。HBase使用HDFS作为其后备存储。那么它如何提供高效的基于记录的访问呢？HBase将表从HDFS

我是TensorFlow的新手，并且正在关注Sentdex的教程。无论我解决了多少语法问题，我都会继续遇到相同的错误。ValueError:Shapemustberank1butisrank0for'random_normal_7/RandomStandardNormal'(op:'RandomStandardNormal')withinputshapes:[]我相信这个问题在这里，但我不知道如何解决。defneural_network_model(data):hidden_1_layer={'weights':tf.Variable(tf.random_normal([784,n_nodes

我想做什么我想检查一个闭包(作为变量传递)以确定它需要多少个参数。本质上，我想重载传统意义上的闭包，只是以不同的方式对待它。functionsomeMethod(Closure$callback){$varA;$varB;$varC;if($callback->getNumArgs()==3){$callback($varA,$varB,$varC);}else{$callback($varC,$varA);}}如果可以更好地解释，请告诉我以便对其进行编辑。背景资料根据闭包的参数数量，我会调整它的调用方式。我需要这样做以通过循环节省昂贵的迭代。请注意我正在使用PHP5.3提醒一下，我不