在许多手册中都有使用hadoopshellscript将作业提交到Hadoop的说明，可在Hadoop发行版中找到。如我所见，这意味着在客户端主机上安装整个Hadoop生态系统，并在站点设置中配置主节点等。有没有其他方法可以在客户端不安装Hadoop的情况下提交作业？ 最佳答案 Hadoop不会阻止我们从远程客户端提交作业，而无需在其上安装Hadoop。任何共享同一网络的机器都可以用来提交作业。客户只需提交作业，然后等待作业完成即可。也就是说，有几种方法可以做到这一点。一种方法是直接通过您的IDE(例如Eclipse)运行代码。但是
我试图像这样杀死oozie协调员工作:$ooziejob-ooziehttp://10.0.3.2:11000/oozie-kill0003288-130913181709024-oozie-oozi-C没有任何错误出现。但是在我检查oozieUI之后，作业仍然存在。我熟练了几个工作，然后在oozie上部署了新的代码更新，开始了新的工作。由于无法杀死旧作业，因此现在Oozie上有许多具有相同项目'RUNNING'的作业。我以前可以杀死工作，但现在不能杀死它。那么，如何强制终止正在运行的作业呢？您知道是什么导致了这一切吗？非常感谢。 最佳答案
我们知道，new需要将所有需要的类打包到job-jar中并上传到服务器。它太慢了，我想知道是否有一种方法可以指定第三方jar包括执行map-red作业，这样我就只能在没有依赖项的情况下打包我的类。PS(我发现有一个“-libjar”命令，但我不知道如何使用它。这是链接http://blog.cloudera.com/blog/2011/01/how-to-include-third-party-libraries-in-your-map-reduce-job/) 最佳答案 那些叫做genericoptions.因此，为了支持这些，您
有没有办法跳过单个失败的map作业而不是杀死整个作业？我有数以千计的map作业都运行良好，总是有这个烦人的最后一个map作业会永远耗费并最终杀死这个大作业。有没有办法设置像“失败时忽略”这样的一般设置或可以忽略的map百分比？我不是在寻找100%数据的完美结果，95%的良好估计就完全足够了。 最佳答案 您可以使用mapred.max.map.failures.percent(新版本2.1.0中的mapreduce.map.failures.maxpercent)和mapred.max.reduce.failures.percent属
我正在使用Hadoop，我想使用静态变量来减少必须进行的方法调用次数。以下是我如何使用静力学:publicclassMapperextendsMapper{protectedstaticvolatileStringmyVar;@Overridepublicfinalvoidsetup(Contextcontext){if(myVar==null)myVar=context.getConfiguration().get("myOpt");}}我知道每个map任务都会初始化一个Mapper。我担心的是Mapper类本身被初始化一次，然后在作业之间保持初始化状态。因此，如果我运行job1，m
我正在编写一个小型Web界面以允许用户提交YARN作业。我想让他们能够为自己的工作命名，以便日后观察他们的进展。使用的jar总是相同的，它只是对不同的输入数据进行操作。目前我在我的run()方法中将作业名称设置为一个常量值。我要找的是类似hadoopjarmyjar.jar--jobName=MyJob*myParameters这可能吗？ 最佳答案 你尝试过简单的-Dmapred.job.name=your_job_name命令行选项？当然，这意味着您使用了ToolRunner，因此您的主要功能如下所示:publicstaticvo
我正在尝试从Java应用程序调用mapreduce作业。在以前的hadoop版本(1.x)中，我创建了一个Configuration对象和一个Job对象，在Configuration中设置mapred.job.tracker和fs.default.name并运行Job。现在，在hadoop2.x中，作业跟踪器不再存在，也不存在任何关于如何以编程方式运行MR作业的文档。有什么想法吗？我正在寻找的是此处给出的解释:callmapreducefromajavaprogram 最佳答案 你需要三样东西://thisshouldbeliked
首先声明，我好几个图没整出来，不知道啥原因，求大佬们指点(╥╯﹏╰╥)ง编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化分别画出 和 的3D图importtorchimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltclassOp(object):def__init__(self):passdef__call__(self,inputs):returnself.forward(inputs)#输入：张量inputs#输出：张量outputsdefforward(self,inputs):#returnoutputsraiseNotImplementedE
为了简化我的问题，这里有一个python脚本:fromsubprocessimportPopen,PIPEproc=Popen(['./mr-task.sh'],shell=True,stdout=PIPE,stderr=PIPE)whileTrue:out=proc.stdout.readline()print(out)这里是mr-task.sh，它启动了一个mapreduce作业:hadoopjarxxx.jarsome-conf-we-don't-need-to-care当我运行./mr-task时，我可以在屏幕上看到打印的日志，例如:14/12/2514:56:44INFOut
长话短说我如何上传或指定额外的JAR到AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上的Hadoop流作业？长版我想分析一组Avro文件(>2000个文件)在AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上使用Hadoop。这应该是一个简单的练习，通过它我应该对MapReduce和AmazonEMR有一定的信心(我对这两个都是新手)。因为python是我最喜欢的语言，所以我决定使用HadoopStreaming.我在python中构建了一个简单的映射器和缩减器，并在本地Hadoop(单节点安装)上对其进行了测试。我在本地Hadoop安装上发出的命
