我所有的映射器都失败了，除了下面的异常(exception)。为了简洁起见，我只展示了最后一次失败。为什么会发生这种情况，我该如何解决？16/09/2117:01:57INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201609151451_0044_m_000002_2,Status:FAILEDjava.io.EOFExceptionatjava.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:197)atjava.io.DataInputStream.readUTF(DataInputStream.jav
我正在尝试构建倒排索引。我链接了两个作业。基本上，第一个作业解析输入并对其进行清理，并将结果存储在文件夹“output”中，该文件夹是第二个作业的输入文件夹。第二个工作应该实际构建倒排索引。当我刚找到第一份工作时，它工作得很好(至少，没有异常(exception))。我像这样链接两个作业:publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StringinputPath=args[0];StringoutputPath=args[1];StringstopWordsPath=args[2];Stringfi
我是hadoop生态系统的初学者。我正在尝试fork三个不同的作业，我想从同一个通用workflow.xml文件调用这些作业，但将不同的参数传递给每个子工作流。子工作流程:${jT}${nN}${nN}/xyz/workflow.xml${nN}/xyz/workflow.xml${nN}/xyz/workflow.xml${emailing_list}OozieworkflowFailedMap-ReduceFailed我想传递参数列表，例如source、input_path、output_path、credentials，这与所有三个进程aa、bb、cc都不同。我如何将其传播到三个
我在java中有一个Hadoop作业，它具有序列输出格式:job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);我想改用Parquet格式。我试图以天真的方式设置它:job.setOutputFormatClass(ParquetOutputFormat.class);ParquetOutputFormat.setOutputPath(job,output);ParquetOutputFormat.setCompression(job,CompressionCodecName.GZIP);ParquetOutputFormat
我正在尝试在远程hadoop集群上执行Hadoop作业。下面是我的代码。Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.default.name","hdfs://server:9000/");conf.set("hadoop.job.ugi","username");Jobjob=newJob(conf,"PercentilRanking");job.setJarByClass(PercentileDriver.class);job.setMapperClass(PercentileMapper.class);job.setRedu
如果这是一个基本问题，请提前道歉。我正在阅读一本关于hbase和学习的书，但是书中的大多数示例(以及在线示例)都倾向于使用Java(我猜是因为hbase是java原生的)。有一些python示例，我知道我可以使用python访问hbase(使用thrift或其他模块)，但我想知道其他功能吗？例如，hbase具有“协处理器”功能，可将数据推送到您进行计算的位置。这种类型是否适用于python或其他使用流式hadoop作业的应用程序？似乎使用java，它可以知道您在做什么并相应地管理数据流，但这如何与流媒体一起工作？如果它不起作用，有没有办法获得这种类型的功能(通过流式传输而不切换到另一种
我链接了两个Mapreduce作业。Job1将只有一个reducer，我正在计算一个浮点值。我想在Job2的reducer中使用这个值。这是我的主要方法设置。publicstaticStringGlobalVriable;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intruns=0;for(;runs{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{floats=0;for(FloatWri
我是Hive和MapReduce的新手，非常感谢您的回答并提供正确的方法。我在hive中定义了一个外部表logs，在日期和源服务器上分区，外部位置在hdfs/data/logs/上。我有一个MapReduce作业，它获取这些日志文件并将它们拆分并存储在上述文件夹下。喜欢"/data/logs/dt=2012-10-01/server01/""/data/logs/dt=2012-10-01/server02/"......在MapReduce作业中，我想将分区添加到Hive中的表日志中。我知道这两种方法altertable命令--太多的altertable命令添加动态分区对于方法二，我
我正在尝试运行一个非常简单的hadoop作业。它是对经典wordCount的修改，它不计算单词，而是计算文件中的行数。我想用它来清理一堆我知道有重复的大日志文件(每个大约70GB)。每行都是一条“记录”，因此我只想获取每条记录一次。我知道我的代码是有效的，因为当我用小的普通文件运行它时，它做了它应该做的事情。当我用大文件运行它时，Hadoop表现得很严格。首先，它开始在MAP阶段正常工作，该阶段通常可以毫无问题地达到100%。然而，在处理REDUCE时，它永远不会超过50%。它可能达到40%，然后在显示一些“设备上没有剩余空间”异常后回到0%:FSError:java.io.IOExc
嘉宾|莫仁鹏撰稿|言征近几年，“可观测”是一个热门的话题。作为积极拥抱微服务架构的企业，作业帮团队在快速的业务拓展中，解决了一个又一个随之而来的技术挑战。日前，在51CTO主办的WOT全球技术创新大会上，作业帮基础架构部资深架构师莫仁鹏带来了主题演讲《作业帮服务观测体系建设与实践》，基于多年来作业帮云原生建设的实践经验和成果，分享了作业帮团队在构建服务观测体系的过程中的创新思考。本文将摘选其中精彩内容，统一整理，希望为诸君带来启发。1、服务观测的流量挑战众多周知，服务观测来源于近年来很流行的一个词：Observability，即可以由其外部输出推断其内部状态的程度。具体来讲，“可观测”主要分为
