我正在测试由4个docker容器组成的hadoop集群:数据节点辅助名称节点名称节点资源经理当我提交mapreduce作业时，一旦map和reduce都达到100%，我就会注意到连接问题。然后在出错和提供堆栈跟踪之前达到最大重试次数。奇怪的是作业完成并提供了答案。但是，节点管理器Web界面显示作业失败。到目前为止，我发现的问题/答案都没有解决我的特定问题。我所有的机器都公开了端口范围50100:50200以符合“yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range”属性。我提交的作业是sudo-uhdfshadoopjar/usr/lib/hadoop
提前感谢您的帮助。我正在使用提供的Hadoop示例运行yarn作业。作业永远不会完成并停留在“ACCEPTED”状态。查看正在打印的内容，似乎作业正在等待完成——并且客户端不断地探测作业状态。示例作业(来自Hadoop2.6.0):spark-submit--masteryarn-client--driver-memory4g--executor-memory2g--executor-cores4--classorg.apache.spark.examples.SparkPi/home/john/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-exa
我正在尝试使用javaapi批量上传到Hbase。调用Mapper类时出现以下异常。这是我在调试我的驱动程序代码时发现的。当调试器试图命中映射器代码时会出现此错误。我的Hfile已创建但无法加载到Hbase16/08/1004:09:56INFOmapred.Task:UsingResourceCalculatorPlugin:org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@7363c83916/08/1004:09:56INFOmapred.MapTask:Processingsplit:file:/home/cloudera
我刚开始接触Sqoop。我有一个问题，假设我在数据库中有300个表，我想对这些表执行增量加载。我知道我可以使用追加模式或上次修改模式进行增量导入。但是如果作业中唯一不同的是表名、CDC列和最后一个值/更新值，我是否必须创建300个作业？有没有人尝试过使用相同的作业并将上面的东西作为参数传递，可以从循环中的文本文件中读取参数并为所有表并行执行相同的作业。行业标准和建议是什么？另外，有没有办法截断并重新加载非常小的hadoop表，而不是执行CDC并稍后合并表？ 最佳答案 有import-all-tables“从数据库导入表到HDFS”但
当我运行mapreduce作业时，它从RUNNING跳转至PREP状态。我查看了mapreduce日志，但没有发现任何异常。我想知道这是否与yarn配置有关。所以，我查看了mapred-site.xml的配置[2]，似乎内存大小是正确的。尽管我已将mapreduce设置为以32GB(yarn.nodemanager.resource.memory-mb32218)运行，但我在具有16个内核和64GBRAM的PC上运行。有什么尝试调试这个的建议吗？[1]工作状态Totaljobs:1JobIdStateStartTimeUserNameQueuePriorityUsedContainer
是否可以在主spark作业中生成多个spark作业，我的主要spark作业的驱动程序是在yarncluster上启动的，将进行一些预处理，并基于它，它需要在yarncluster上启动多个spark作业。不确定这种模式是否正确。主spark作业将启动其他spark-job，类似于在Spark驱动程序中调用多个spark-submit。这些为新作业生成的线程将是完全不同的组件，因此无法使用spark操作来实现它们。请分享您的想法。我为了更好地理解下面的示例代码..ObjectMainsparkjob{main(...){valsc=newSparkContext(..)Fetchfrom
我正在尝试在Spark上执行一个程序。我有一个包含一个主节点和两个从节点的集群。我在执行期间收到以下错误。Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task3instage4.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask3.3instage4.0(TID44,hadoopslave3):java.lang.RuntimeException:java.io.FileNotFoundException:File/home/ubunt
假设我有一个spark应用程序并且有两个操作导致两个spark作业。//sparkApplication//SparkJob1....errorCount.saveAsTextFile(errorCountOpPath);//sparkJob2......debugCount.saveAsTextFile(debCountOpPath);现在假设我们使用spark提交命令在Yarn上启动了spark应用程序。作业1成功，作业2失败。现在我想重新运行job2，因为它失败了。当我尝试使用sparksubmit命令在Yarn上重新启动spark应用程序时，job1和job2都被触发了。但我不
所以我尝试使用sqoop将数据从impala导出到mysql，这是由oozie作业安排的。但是当第一个sqoop操作开始时，它停留在map100%和reduce0%，并且所有其他操作都被填充。奇怪的是，在我kill这个oozie作业之前，mysql中没有数据，但是在我kill之后，mysql表中出现了数据(只有与第一个卡住的sqoopAction相关的表)。这是我的导出脚本:enterimagedescriptionhere我的oozie工作操作如下所示:thefirstrunningistheonestuck并且没有错误日志存在。 最佳答案
我已经执行了配置单元查询，它被自动杀死了(不是任何人手动)我无法在任何日志中找到原因。Cloudera版本:5.4.11hive:1.1.0我在下面的链接中看到了类似的问题，但没有成功Whywasahivemapreducejobkilled? 最佳答案 在这里查看您的工作历史:http://:19888/jobhistory 关于hadoop-如何找到自动终止的hivemapreduce作业的原因，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： h
