当我在文本文件上使用hadoop流运行wordcount.py(pythonmrjobhttp://mrjob.readthedocs.org/en/latest/guides/quickstart.html#writing-your-first-job)时，它会给我输出，但是当对.snappy文件运行相同的命令时，我得到的输出大小为零。尝试过的选项:[testgenword_count]#catmrjob.confrunners:hadoop:#thiswillworkforbothhadoopandemrjobconf:mapreduce.task.timeout:3600000#
我是Hadoop新手。我尝试根据ApacheHadoopsite上给出的示例创建一个hadoop集群。.但是，当我运行mapreduce示例时，应用程序卡在map100%和reduce0%。请帮忙我已经使用Vagrant和Virtualbox设置了环境。创建了两个实例。我在一个实例中运行名称节点和数据节点，在另一个实例中运行资源管理器和节点管理器。mapred-siet.xml配置mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.map.memory.mb1536mapreduce.map.java.opts-Xmx1024Mmapreduce.reduce.
我一直在通过PuTTy登录SSH来运行HadoopMapReduce作业，这需要我在PuTTY中输入主机名/IP地址、登录名和密码才能获得SSH命令行窗口。进入SSH控制台窗口后，我会提供适当的MR命令，例如:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/py
我有一个hadoop(2.2.0)map-reduce作业，它从指定路径(比如INPUT_PATH)读取文本，并进行一些处理。我不想对输入路径进行硬编码(因为它来自每周更改的其他来源)。我相信hadoop中应该有一种方法可以在通过命令行运行时指定xml属性文件。我应该怎么做？我想到的一种方法是设置一个指向属性文件位置的环境变量，然后在代码中读取这个环境变量，然后读取属性文件。这是可行的，因为env变量的值每周都可以更改，而无需更改代码。但我觉得这是一种加载属性和覆盖的丑陋方式。请告诉我最简单的方法。 最佳答案 没有内置的方法来读取任
我在哪里可以找到已经运行的javamapreduce作业的作业配置文件，例如覆盖的默认设置和其他特定于作业的设置。我正在使用hadoop2.6.0。我假设每个使用其用户设置运行的作业都会有一个作业配置文件。很抱歉，如果重复这个问题，则无法找到确切的答案。在我的yarn-site.xml或mapred-site.xml中没有与此相关的内容。 最佳答案 在您的mapred-site.xml中，有配置参数:yarn.app.mapreduce.am.staging-dir。这个参数的说明是:Thestagingdirusedwhilesu
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我正在尝试使用java从特定作业中获取所有计数器...我已经为Hadoop0.23.1编写了工作代码:JobClientclient=newJobClient(newJobConf(createConfiguration()));RunningJobjob;system.out.print("Lookingforjobwithtitlecontainingthestring'"+jobName+"'");ListjobStatusList=Arrays.asList(client.getAllJobs());Collections.sort(jobStatusList,newCompa
我有一个在EMR中运行的MR作业，它当前将输出存储在S3中。reducer的输出将是同一映射器(想想身份映射器)的输入，我想尽可能快地执行连续运行，而不是等待EMR写入S3，然后在“x”分钟后安排映射器读取数据。写入和读取S3需要很长时间(~3--5分钟)，所以我想知道是否有办法避免在连续运行时从S3读取？我还需要将mapreduce作业的输出写入S3，因为该数据对我很重要并且需要保留。但是，对于每次连续的MR运行，我不想从S3读取，而是可以将其写入HDFS(或缓存)，然后将其用作下一次运行的输入吗？MultipleOutputs-有助于将数据输出到文件夹中的多个文件或写入多个文件夹。
我正在开发一个spark项目，我正在使用具有以下配置的3个节点的hadoop集群:8coresand16goofRam(Namenode,ApplicationMaster,nodemanagerandsparkmasterandworker).4coresand8goofRam(datanode,nodemanagerandworker)Ram的4cores和4go(datanode、nodemanager和worker)所以我使用以下配置:pyspark--masteryarn-client--driver-memory3g--executor-memory1g--num-exec
这个程序是用Cloudera编写的。这是我创建的驱动程序类。importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoo
