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configuration - Hadoop 配置 - 映射器/组合器是否受 io.sort.factor 和 io.sort.mb 影响?

如果我修改io.sort.factor和io.sort.mb,在map端发生的本地排序是否使用这些变量,或者它们是否仅由在reducer端完成的排序使用? 最佳答案 是的,它们也用在map端(不管你有没有组合器):MapTask.javaio.sort.factor-第1695行io.sort.mb-第932-944行 关于configuration-Hadoop配置-映射器/组合器是否受io.sort.factor和io.sort.mb影响?,我们在StackOverflow上找到一个

Hadoop2.4.0 创建 39063 映射任务以在具有无效 Inputsplit 配置的本地模式下处理 10MB 文件

我正在使用hadoop-2.4.0,所有默认配置如下:FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath("in"));//10mbfile;justonefile.FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath("out"));job.getConfiguration().set("mapred.max.split.size","64");job.getConfiguration().set("mapred.min.split.size","128");PS:我设置的maxsplitsize小于min(一开始我设置

Hadoop 参数 mapreduce.map.memory.mb 和 mapreduce.map.java.opts

想知道这两个参数(mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts)之间的关系是什么,有时我看到人们将mapreduce.map.memory.mb设置为2048和mapreduce.map.java.opts为-Xmx4G-Xms4G-server,想知道这种情况下的上限是多少?谢谢。问候,林 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是map的资源限制。mapreduce.map.java.opts是映射子jvms的堆大小。Hadoop设置更像是一种资源实现/控制,而J

hadoop - Hive INSTR 函数无法正确处理具有 UTF8 字符的字符串

HiveINSTR函数无法正确处理具有UTF8字符的字符串。当重音字符是字符串的一部分时,INSTR会为后续字符返回不正确的字符位置。它似乎是在计算字节而不是字符。将重音字符作为字符串的一部分返回8selectINSTR("Réservation:",'a');returns8没有重音字符作为字符串的一部分它返回7selectINSTR("Reservation:",'a');returns7是否有解决此问题的方法或我可以使用的替代函数? 最佳答案 这是我在Hive1.1.0中得到的,hive>selectINSTR("Réserv

hadoop - 这不正常吧?所需的 AM 内存 (471859200+47185920 MB) 高于最大阈值 (2048 MB)

我已经阅读了很多有关通过设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb来解决此类问题的内容,我已将其设置为2gb,因为我当前正在运行selectcount(*)from我想这不是一个繁重的计算。但是什么是RequiredAMmemory(471859200+47185920MB)应该是什么意思其他问题说关于(1024+2048)问题或类似的东西。我在一台机器上设置,即我的桌面有4-gbram和2个内核。将Spark作为Hive执行引擎运行的规范是否非常低?目前我正在从java运行这项工作,我的设置是Connectionconnect=DriverManag

hadoop - 命令 'hadoop jar' 不采用 -Dfile.encoding=UTF-8?

考虑以下用于map-reduce作业的主类:publicclassAppextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ToolRunner.run(newApp(),args);}@Overridepublicintrun(String[]args)throwsException{System.out.println(Charset.defaultCharset().toString());return0;}}在交互式shell中使用时,它输出“UTF-8”。在cron

java - PIG : Cannot cast java. lang.String to org.apache.avro.util.Utf8 with AvroStorage inside STORE

我正在使用ApachePIG来减少最初以CSV格式存储的数据,并希望以Avro格式输出。我的PIG脚本的一部分调用了一个javaUDF,它将一些字段附加到输入元组并将修改后的元组传回。执行此操作时,我正在修改输出、PIG、架构:SchemaoutSchema=newSchema(input).getField(1).schema;SchemarecSchema=outSchema.getField(0).schema;recSchema.add(newFieldSchema("aircrafttype",DataType.CHARARRAY));在我的UDF的publicSc​​hem

hadoop - 以 MB 或 Mb 为单位的 mapreduce 指标中的吞吐量

运行TestDFSIO后,我得到了以下指标:2019-04-3009:50:35,790INFOfs.TestDFSIO:Date&time:TueApr3009:50:35EDT20192019-04-3009:50:35,791INFOfs.TestDFSIO:Numberoffiles:1002019-04-3009:50:35,791INFOfs.TestDFSIO:TotalMBytesprocessed:100002019-04-3009:50:35,791INFOfs.TestDFSIO:Throughputmb/sec:376.92019-04-3009:50:35,7

java - 合并 HDFS 中小于 128MB 的压缩 lzo 文件

我正在尝试将Kb大小的小型hdfs文件合并到128MB大小的文件中。所有这些kb大小的文件都是lzo压缩的任何人都可以帮忙吗?这是我到目前为止尝试过的方法。hadoopjar/opt/cloudera/parcels/CDH/jars/hadoop-streaming-2.6.0-cdh5.15.1.jar-Dmapred.reduce.tasks=10-Dmapred.reduce.output.compression.codec=lzo-Dmapred.output.compress=truemapred.output.compression.type=lzo-input"/use

hadoop - Sqoop 导出到 RDBMS .lzo .gz 文件超过 64 MB 加载重复

使用sqoop1.3尝试将hdfs输出导出到mysql表加载大小超过300MB的未压缩文件时一切正常但是在加载大小为75MB或79MB的压缩文件(.gz和.lzo)时,我看到加载到表中的行数翻了一番。当压缩文件的大小为60MB或更小时(猜测与64MB,block大小相关的东西),这不会发生。我在上述上下文中所做的一些操作:bash-3.2$ls-ltr-rw-r--r--1bhargavnbhargavn354844413Nov1602:27large_file-rw-rw-r--1bhargavnbhargavn15669507Nov2103:41small_file.lzo-rw-