当我尝试在RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]输入上应用方法(ComputeDwt)时，我遇到了上述异常。我什至使用extendsSerialization选项来序列化spark中的对象。这是代码片段。input:series:RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]DWTsampleextendsSerializationisaclasshavingcomputeDwtfunction.sc:sparkContextvalkk:RDD[(Int,List[Double])]=series.map(t=>(t._1,n
我想在控制台上执行后打印我的“map”的每一步。有点像System.out.println("第一步完成");System.out.println("完成第二步");等等是否有一个特殊的命令可以做到这一点，或者根本不可能，因为System.out.println似乎根本不起作用？请指导 最佳答案 您可以使用System.out.println(..。要查看打印的内容，请打开jobtrackerweb控制台。然后导航到您提交的作业的链接。在作业页面上，您将看到链接到所有单独的Map/Reduce任务。点击链接。您将找到一个显示标准输出
我有以下情况我有3个机器集群，配置如下。大师Usageof/:91.4%of74.41GBMemTotal:16557308kBMemFree:723736kB从机01Usageof/:52.9%of29.76GBMemTotal:16466220kBMemFree:5320860kB从站02Usageof/:19.0%of19.84GBMemTotal:16466220kBMemFree:6173564kBhadoop/conf/core-site.xmlhadoop.tmp.dir/work/app/hadoop/tmpAbaseforothertemporarydirectori
我遇到的情况是，多个目录中存在多个(每个100+个2-3MB)压缩gz格式的文件。例如A1/B1/C1/part-0000.gzA2/B2/C2/part-0000.gzA1/B1/C1/part-0001.gz我必须将所有这些文件输入到一个map作业中。据我所知，要使用MultipleFileInputFormat，所有输入文件都需要位于同一目录中。是否可以将多个目录直接传递到作业中？如果不是，那么是否有可能将这些文件有效地放入一个目录中而不会发生命名冲突，或者将这些文件合并到1个压缩的gz文件中。注意:我使用纯java来实现映射器，而不是使用Pig或hadoop流。任何有关上述问题
我知道我们可以设置属性“mapred.job.reuse.jvm.num.tasks”来重新使用JVM。我的问题是:(1)如何决定这里要设置的任务个数，-1还是其他一些正整数？(2)在mapreduce作业中重用JVM并将此属性设置为-1的值是个好主意吗？非常感谢! 最佳答案 如果您有非常小的任务，这些任务肯定会在彼此之后运行，将此属性设置为-1很有用(意味着生成的JVM将被无限次重复使用)。因此，您只需生成(集群中可供您的作业使用的任务数)-JVM，而不是(任务数)-JVM。这是一个巨大的性能改进。在长时间运行的作业中，与设置新J
我正在尝试通过更改hadoop给出的字数示例来创建一个简单的mapreduce作业。我试图列出一个列表而不是单词数。wordcount示例给出以下输出hello2world2我正在努力让它以列表的形式输出，这将构成future工作的基础hello11world11我认为我在正确的轨道上，但我在编写列表时遇到了问题。而不是上面的，我得到Hellofoo.MyArrayWritable@61250ff2Worldfoo.MyArrayWritable@483a0ab1这是我的MyArrayWritable。我在write(DataOuptutarg0)中放了一个sysout但它从不输出任何
AmazonEMRDocumentationtoaddstepstocluster表示单个ElasticMapReduce步骤可以向Hadoop提交多个作业。然而，AmazonEMRDocumentationforStepconfiguration建议单个步骤只能执行一次hadoop-streaming.jar(也就是说，HadoopJarStep是一个HadoopJarStepConfig而不是一组HadoopJarStepConfigs)。一次向Hadoop提交多个作业的正确语法是什么？ 最佳答案 赞AmazonEMRDocum
我是Hadoop新手。当我运行一个作业时，我看到该作业的总资源分配为251248654MB秒，24462vcore秒。但是，当我找到有关集群的详细信息时，它显示总共有888Vcores和15.90TBMemory-total。谁能告诉我这有什么关系？MB-second和Vcore-seconds指的是什么。网上有资料可以了解这些吗？我试过冲浪，但没有得到正确的答案 最佳答案 VCores-Total:IndicatesthetotalnumberofVCoresavailableintheclusterMemory-Tota
我尝试将简单的字数统计作为MapReduce作业来运行。在本地运行时一切正常(所有工作都在名称节点上完成)。但是，当我尝试使用YARN(将mapreduce.framework.name=yarn添加到mapred-site.conf)在集群上运行它时，作业挂起。我在这里遇到了类似的问题:MapReducejobsgetstuckinAcceptedstate作业输出:***START***15/12/2517:52:50INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:803215/12/2517:52:51WARNma
我已经在我的机器上安装了ClouderaVM5.8版。当我执行字数统计mapreduce作业时，它抛出以下异常。`16/09/0606:55:49WARNhdfs.DFSClient:Caughtexceptionjava.lang.InterruptedExceptionatjava.lang.Object.wait(NativeMethod)atjava.lang.Thread.join(Thread.java:1281)atjava.lang.Thread.join(Thread.java:1355)atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream
