我通过Homebrew安装了Hadoop和Spark$brewlist--versions|grepsparkapache-spark2.2.0$brewlist--versions|grephadoophadoop2.8.12.8.2hdfs我使用的是Hadoop2.8.2。我关注了thispost配置Hadoop。另外，关注thispost将spark.yarn.archive配置为:spark.yarn.archivehdfs://localhost:9000/user/panc25/spark-jars.zip以下是我在.bash_profile中的Hadoop/Spark相关
为了让Spark(spark-2.3.0-bin-without-hadoop)在HDFS上与YARN一起工作，我将Hadoop降级到hadoop-2.7.6以解决依赖问题。到目前为止，HDFS和YARN都没有问题。当我提交一个SparkJar时它崩溃了，我得到以下Stacktrace:Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.metric()Lio/netty/buffer/PooledByteBufAllocatorMetric;atorg.ap
我想知道YARNCLI是否提供了使用上一次执行生成的APPLICATION_ID重新提交YARN应用程序的可能性。例子:/opt/mapr/spark/spark-2.1.0/bin/spark-submit--num-executors5--executor-memory2G--executor-cores2--masteryarn--deploy-modecluster--files/opt/mapr/hive/hive-2.1/conf/hive-site.xml--classcom.cisco.sdp.cdx.processing.DenormSchedulerJSONDeno
我想解决字数统计问题，想得到按照文件中出现频率倒序排序的结果。以下是我为此目的编写的四个文件(2个映射器和2个缩减器，因为一个MapReduce作业无法解决此问题):1)映射器1.pyimportsysimportrereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')#requiredtoconverttounicodeforlineinsys.stdin:try:article_id,text=unicode(line.strip()).split('\t',1)exceptValueErrorase:continuewords=re.split("
我已经按照教程为Windows设置了ApacheHadoop，可以找到here.我现在遇到Datanode、ResourceManager和Yarncmd窗口的问题，显示打开后所有3秒都关闭，只有Namenode继续运行。这是我到目前为止尝试过的过程:以管理员身份运行CMD使用命令start-all.cmd(这会打开Namenode、Datanode、Yarn和Resourcemanagercmd窗口)Datanode、Yarn和Resourcemanager几乎都在启动后立即给出关闭消息SHUTDOWN_MSG:正在thood-alienware/...关闭ResourceManag
我正在尝试运行我的pyspark代码。我的目标目录是本地目录。我提交spark-submit命令的用户是super用户，拥有从hdfs读取文件并将文件写入本地的所有权限。作业正在运行，没有任何错误，但没有创建输出目录或文件。我在我的spark代码中将HADOOP_USER_NAME设置为super用户以避免权限问题。谁能帮忙 最佳答案 如果您在YARN集群模式下运行，那么YARNApplicationMaster实际上是在一个节点上运行，因此将在节点本地写出。如果你找到它是哪个节点，那么你应该在那里找到你的输出目录和文件。
我已经搜索了两天的解决方案。但没有任何效果。首先，我是整个hadoop/yarn/hdfs主题的新手，想配置一个小型集群。每次运行mapreduce-examples.jar中的示例时，上面的消息都不会出现有时teragen有效，有时无效。在某些情况下整个工作失败，在其他情况下工作成功完成。有时作业会失败，而不会打印上面的消息。14/06/0815:42:46INFOipc.Client:Retryingconnecttoserver:FQDN-HOSTNAME/XXX.XX.XX.XXX:53022.Alreadytried2time(s);retrypolicyisRetryUpT
我搜索了一段时间，发现使用hadoop2+yarn的MapReduce集群每个节点具有以下数量的并发映射和减少:并发映射#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb并发减少#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.reduce.memory.mb但是，我设置了一个包含10台机器的集群，配置如下:'yarn_site'=>{'yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores'=>'32','yarn.nodemanager.resou
首先，我使用的是Hadoop-2.6.0。我想在YARN集群中的特定节点上启动我自己的appmaster，以便在预定的IP地址和端口上打开服务器。为此，我编写了一个驱动程序，在其中创建了一个ResourceRequest对象并调用了setResourceName方法来设置主机名，并将其附加到ApplicationSubmissionContext对象通过调用setAMContainerResourceRequest方法。我尝试了几次，但无法在特定节点上启动AppMaster。搜索代码后，我发现RMAppAttemptImpl使我在ResourceRequest中设置的内容无效，如下所示
我正在使用hadoop2.4。reducer使用几个大内存映射文件(总共约8G)。reducer本身使用的内存非常少。据我所知，内存映射文件(FileChannel.map(readonly))也使用很少的内存(由OS而不是JVM管理)。我遇到了这个错误:Container[pid=26783,containerID=container_1389136889967_0009_01_000002]isrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage:4.2GBof4GBphysicalmemoryused;5.2GBof8.4GBvirtual
