是否有可能执行独立的mapreduce作业(不在reducer输出的链接中成为映射器的输入。可以一个接一个地执行。 最佳答案 在你的驱动代码中调用两个方法runfirstjob,runsecondjob.就像这样。这只是一个提示，根据你的需要做修改publicclassExerciseDriver{staticConfigurationconf;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ExerciseDriverED=newExerciseDriver();conf=new
我在Spark中发现了这个功能，它允许您在spark上下文中安排不同的任务。我想在一个程序中实现这个特性，在这个程序中我映射我的输入RDD(fromatextsource)到一个键值RDD[K,V]随后生成一个复合键值RDD[(K1,K2),V]和一个包含一些特定值的过滤RDD。进一步的管道涉及在RDD和join操作上从MLlib调用一些统计方法，然后将结果外部化到磁盘。我正在尝试了解spark的内部公平调度程序将如何处理这些操作。我尝试阅读作业调度文档，但对pools、users和tasks的概念感到更加困惑。pools到底是什么，它们是特定的'tasks'可以组合在一起还是它们是l
我无法理解如何将变量(输出)从Job1传递到Job2。假设我的Job1是WordCount。N=230中的最终reducer输出。我的第二份工作需要这些信息作为其逻辑。但我不希望它作为映射器输入。我希望输入与Job1相同。我不喜欢使用Counter，因为我读到它不是很可靠。谢谢 最佳答案 您可以将N传递给第二个作业，将N添加到第二个作业配置对象。要将任何键/值添加到配置中，您可以使用提交作业的客户端的“设置”方法。然后，从映射器中，您可以使用“get”方法检索配置中N的值。查看“配置”文档，您会发现“获取”、“设置”和许多专门的方法
目前我正在使用MahoutRowSimilarityJob进行一些文档相似性分析。这可以通过从控制台运行命令“mahoutrowsimilarity...”轻松完成。但是我注意到这个作业也支持在Spark引擎上运行。我想知道如何在Spark引擎上运行这个作业。 最佳答案 您可以在spark中使用MLlib替代mahout。MLlib中的所有库都以分布式模式处理(Hadoop中的Map-reduce)。在Mahout0.10中，使用spark提供作业执行。更多细节链接http://mahout.apache.org/users/spa
ayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$jps3474ResourceManager3603NodeManager3316SecondaryNameNode3957Jps3129DataNode2975NameNodeayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/userayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/user/ayushayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/h
我正在尝试运行需要共享库(.so文件)的MapReduce作业。如果我使用独立Java程序中的共享库，我根本没有问题(该程序使用java.library.path来查找库)，但是如果我尝试使用MapReduce程序中的相同native方法，那么我获取我在下面粘贴的异常(对于我使用分布式缓存的MapReduce程序)。我知道实际上正在加载native库并且从MapReduce调用native代码(C++)，因为native函数将某些内容打印到标准输出，但在native函数返回后我看到一个“信号被捕获，正在退出"消息，然后应用程序日志仅提供以下信息(我认为255在这种情况下是-1)但仅此而
当我在Mac终端中运行mapreduce作业时:PawandeepSingh1$hadoopjarMaximumTemperature.jarExceptioninthread"main"java.io.IOException:Mkdirsfailedtocreate/var/folders/v1/lyx_f0rj615cy8s54_bk053h0000gp/T/hadoop-unjar3698429834837790177/META-INF/licenseatorg.apache.hadoop.util.RunJar.ensureDirectory(RunJar.java:128)a
我们有一个与HDFS一起运行的日志收集代理，即代理(如Flume)不断收集一些应用程序的日志，然后写入HDFS。读写过程不停地运行，导致HDFS的目标文件不断增加。这里的问题是，由于输入数据不断变化，如果我将收集代理的目标路径设置为作业的输入路径，MapReduce作业会发生什么情况？FileInputFormat.addInputPath(job,newPath("hdfs://namenode:9000/data/collect")); 最佳答案 map-reduce作业仅处理开始时可用的数据。Map-Reduce用于批量数据处
我正在尝试通过SOCKS代理访问运行YARN的防火墙Hadoop集群。集群本身没有使用代理连接——只有我在本地机器(例如笔记本电脑)上运行的客户端通过ssh-D9999user@gateway-host连接到可以看到Hadoop的机器簇。在Hadoop配置core-site.xml(在我的笔记本电脑上)中，我有以下几行:hadoop.socks.serverlocalhost:9999hadoop.rpc.socket.factory.class.defaultorg.apache.hadoop.net.SocksSocketFactory以这种方式访问HDFS效果很好。但是，当我
我正在尝试配置Oozie以在我的hadoop-2.7.1集群上工作。一切似乎都运行良好，YARN、Hue、MapReduce和Spark。通过yarnjar...命令发送的作业正确完成，但通过CLIooziejob...-run或Hue发送一些带有oozie的作业，作业是停留在33%，节点日志显示:2015-11-0606:08:56,121INFO[main]org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy:ConnectingtoResourceManageratlocalhost/127.0.0.1:180302015-11-0606:08:57,165
