设置:没有。节点数:3没有。内核数:每台机器32个内核RAM:每台机器410GBSpark版本:1.2.0Hadoop版本:2.4.0(Hortonworks)目标:我想运行超过32个执行器核心的Spark作业。问题:当我为Spark作业请求超过32个执行器内核时，出现以下错误:Uncaughtexception:Invalidresourcerequest,requestedvirtualcoresmaxconfigured,requestedVirtualCores=150,maxVirtualCores=32atorg.apache.hadoop.yarn.server.reso
我很好奇mapreduce作业是否在单台机器上使用多线程。比如我的hadoop集群有10台服务器，默认情况下，如果输入文件足够大，就会有10个mappers。单个映射器是否在单台机器上使用多线程？ 最佳答案 Isthesinglemapperusingmultiplethreadinginasinglemachine?是的。Mapreduce作业可以使用多线程映射器(多线程或线程池运行map方法)。我已经为MaponlyHbasejobs使用了更好的CPU利用率...MultiThreadedMapper非常适合如果您的操作是高度C
我正在尝试运行sqoop作业。我正在使用sqoop版本Sqoop1.4.6-cdh5.8.0但它不适用于此版本它在Sqoop1.4.5-cdh5.4.0上运行良好。sqoopjob--createE8--import--connectjdbc:mysql://localhost/test--usernameroot--passwordcloudera--tableNAME--hive-import-m1sqoopjob--execE8----tabledummy1是否有任何语法问题。如果有人可以帮助解决这个问题。Warning:/usr/lib/sqoop/../accumulodoe
我正在使用pyspark在Spark中编写批处理程序。以下是输入文件及其大小base-track.dat(3.9g)base-attribute-link.dat(18g)base-release.dat(543m)这些是每行一条记录的文本文件，每个字段由一个特殊字符分隔(引用代码)我正在对属性链接执行一些过滤操作并将它们分组并与其他表连接。我正在通过spark-submit将此程序提交到一个由Ambari管理的具有9个数据节点的Hadoop集群。每个数据节点包含140GB的RAM和3.5TB的磁盘空间。以下是我的pyspark代码importsysfrompysparkimportS
在我正在编写的Hadoop作业中，我希望为我的映射器/缩减器使用UTF-8编码的字符串。如何指定UTF-8作为我的系统编码？如果我在本地运行代码，我可以只执行java-Dfile.encoding="UTF-8"，但是当我尝试运行hadoopjapmyjar.jar-Dfile.encoding="UTF-8”，这没用。 最佳答案 我们发现问题是mapperjava进程没有-Dfile.encoding=UTF-8。我们必须将其添加到“mapreduce.map.java.opts”。与“mapreduce.reduce.java.
我的oozie作业使用2个jarx.jar和y.jar，下面是我的job.properties文件。oozie.libpath=/liboozie.use.system.libpath=true当两个jar都位于HDFS上的相同位置/lib/x.jar和/lib/y.jar时，这非常有效现在我有2个jar放在不同的位置/lib/1/x.jar和/lib/2/y.jar。我如何重写我的代码，以便在运行mapreduce作业时同时使用这两个jar？注意:我已经引用了答案Howtospecifymultiplejarfilesinoozie但是，这并不能解决我的问题
我想运行一系列mapreduce作业，所以最简单的解决方案似乎是jobcontroller。假设我有两份工作，job1和job2。我想在job1之后运行job2。好吧，它遇到了一些问题。经过数小时的调试，我将代码缩小为以下几行:JobConfjobConf1=newJobConf();JobConfjobConf2=newJobConf();System.out.println("***Point1");Jobjob1=newJob(jobConf1);System.out.println("***Point2");Jobjob2=newJob(jobConf2);System.out
我正在尝试使用Python脚本在HadoopStreaming上运行Map-Reduce作业，但遇到与HadoopStreamingJobfailederrorinpython相同的错误但这些解决方案对我不起作用。当我运行“catsample.txt|./p1mapper.py|sort|./p1reducer.py”时我的脚本工作正常但是当我运行以下命令时:./bin/hadoopjarcontrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar\-input"p1input/*"\-outputp1output\-mapper"pythonp1mapp
我们有一个Hadoop服务，其中有多个应用程序。我们需要通过重新执行相同的工作流来处理每个应用程序的数据。这些计划在一天的同一时间执行。问题是，当这些作业正在运行时，很难知道该作业正在为哪个应用程序运行/失败/成功。当然，我可以打开作业配置并知道它，但这确实需要时间，因为有10多个应用程序在该服务下运行。oozie中是否有任何选项可以在执行作业时动态传递工作流(或其中的一部分)的名称ooziejob-run-config-name""ORooziejob-run-config-nameSuffix""此外，我们不希望创建多个作业文件夹来单独执行，因为那样复制粘贴会太多。请推荐。
当我阅读延迟公平调度时，我对Hadoop中的术语“作业调度”和“任务调度”感到有点困惑inthisslide.如果我的以下假设有误，请纠正我:默认调度器、容量调度器和公平调度器仅在用户调度多个作业时在作业级别有效。如果系统中只有一个作业，它们将不起任何作用。这些调度算法构成了“作业调度”的基础每个作业可以有多个map和reduce任务，它们是如何分配给每台机器的？如何为单个作业安排任务？“任务调度”的依据是什么？ 最佳答案 在公平调度器的情况下，当有一个作业在运行时，该作业使用整个集群。当提交其他作业时，释放的任务槽将分配给新作业，
