我正在运行一个MapReduce工作流，该工作流当前包含2个链式MR任务。在第一个任务中，映射器写入自定义计数器。我希望在第二个任务中的reducer的setup()方法中读取这个计数器的值。当我在第二个任务中尝试读取计数器的值时，我得到了0的值。为清楚起见，每个任务都有自己的驱动程序代码，有自己的Configuration和Job。计数器在主驱动程序类中定义为staticenum，它负责链接任务(并启动EMR集群，而不是在单节点集群设置中本地运行工作流).我正在使用Hadoop2.7.3和Java8。 最佳答案 我看到至少3个选项
我正在编写一个MapReduce应用程序来访问启用了Kerberos的CDH集群上的Hbase数据。我的CDH版本是5.9.0，运行在3个节点上，Kerberos版本是1.10.1。现在，我面临一个问题，希望有人能提供帮助。我的代码:conf.set("hadoop.security.authentication","Kerberos");UserGroupInformation.setConfiguration(conf);UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("jj@example.com","jj.keytab");HTabletabl
我已经在我的笔记本电脑上构建了一个本地集群(伪模式)。我在哪里运行不同的mapreduce命令，例如hadoop-streaming-Dmapred.output.compress=true\-Dmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec\-filesmy_mapper.py,my_reducer.py\-mappermy_mapper.py\-reducermy_reducer.py\-input/aws/input/input_warc.txt\-output/aws/output现
我正在处理MapReduce作业并使用ToolRunner的运行方法执行它。这是我的代码:publicclassMaxTemperatureextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{System.setProperty("hadoop.home.dir","/");intexitCode=ToolRunner.run(newMaxTemperature(),args);System.exit(exitCode);}@Overridepublicintrun(Stri
我正在使用Hortonworks环境进行大数据处理。我观察到，作为来自Hive/Oozie/Pig等的MapReduce作业的一部分，我下面的本地缓存目录正在被填满。它为每个使用jar文件的mapreduce执行创建一个文件夹。/hadoop/yarn/local/usercache/root/filecache直接删除这些文件夹可以吗？有没有我可以设置为自动删除它的配置？ 最佳答案 这些目录应该每600000毫秒(10分钟)自动清理一次。或者您可以通过在yarn-site.xml中设置此属性来缩短此时间段，yarn.nodeman
目前我正在使用默认的Yarn调度器，但我想做一些类似的事情-RunYarnusingthedefaultschedulerIf(numberofjobsinqueue>X){ChangetheYarnschedulertoFIFO}这甚至可以通过代码实现吗？请注意，我正在使用Yarn作为RM在awsEMR集群上运行Spark作业。 最佳答案 好吧，这可以通过轮询器检查当前队列(使用RMAPI)并更新yarn-site.xml+可能重启RM来实现。但是，重新启动RM可能会影响您的队列，因为当前作业将被终止或关闭(并且可能稍后重试)。如
Titan版本是1.0.0无论我尝试过什么，所有yarn应用程序最终都在默认队列中。这些是我试过的东西:1)在titan-hbase-solr.properties中设置属性(以下均无效)mapred.job.queue.name=myqueuemapreduce.job.queue.name=myqueuemapred.mapreduce.job.queue.name=myqueue2)在gremlinshell中设置属性gremlin>graph=TitanFactory.open("/usr/iop/4.2.5.0-0000/titan/conf/titan-hbase-solr
寻找将第三方jar添加到mapreduce作业中的解决方案。目前，我们正在将第三方jar捆绑到mapreduce作业中。似乎有时mapreduce作业jar的大小会变高。有没有另一种方法来克服这个问题 最佳答案 我相信“-libjarsjar1,jar2,...”是您在这里需要的 关于java-如何将第三方jar添加到mapreduce作业？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/quest
我有一个在Hadoop集群的边缘节点上运行的pyspark代码。此pyspark代码执行从特征工程到ML训练和预测的各种步骤。代码在github上，我可以将它pull到边缘节点上。可以在yarn/client或yarn/cluster模式下使用spark-submit提交代码。到目前为止一切顺利。现在我想定期安排其中一些任务:我对边缘节点有一些限制，我不能使用crontab可能最好的选择是使用Oozie提交作业。我的问题是每次我做一些修改时如何在Haddop集群上以干净/简单的方式部署代码，以便可以使用Oozie进行调度(我猜Oozie是调度的最佳选择，因为它已经安装)我可以从edge
我有一个运行超过1.7亿条记录的MapReduce作业。这导致消耗了98%的队列资源和89%的集群资源。管理团队建议他们创建配置有限的新队列，我应该将我的工作推送到该队列中。这里有问题，我有:-1-我怎样才能将我的mapreduce作业(“hadoopjar”)推送到新队列并进行最少的更改？2-由于新创建的队列资源有限，如果队列容量已满怎么办？它会导致长期运行或作业失败吗？3-是否有任何其他最佳方法来防止作业消耗所有资源，如果作业运行时间稍长一点，我们就可以接受。请指教。任何帮助都会很棒。 最佳答案 如果您正在使用容量/公平份额调度
