我试图找到一个命令，我可以用它来列出我当前正在运行的所有作业。“hadoopjob-list”列出所有作业。有没有办法按用户过滤列表？ 最佳答案 您可以简单地使用用户名grep输出hadoopjob-list|grep 关于hadoop-如何列出特定用户运行的所有hadoop作业？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12609267/
从根本上说，这个问题是关于:同一个数据库连接是否可以跨多个进程使用(因为不同的map-reduce作业在真正不同的独立进程中)。我知道这是一个微不足道的问题，但如果有人也能回答这个问题那就太好了:如果与数据库的最大连接数(在托管数据库的服务器上预先配置)有筋疲力尽，一个新的进程试图建立一个新的连接？它是否等待一段时间，如果是，是否有办法为此等待时间设置超时。在这种特殊情况下，我是在谈论PostGres数据库，用于与数据库对话的语言是java。为了让您了解问题的背景，我有多个并行运行的map-reduce作业(大约40个reducer)，每个作业都想更新一个PostGres数据库。我如何
我想尝试在Windows上使用Hadoop。我已将WindowsAzureHDInsightPreview作为单个节点安装在我的Windows7笔记本电脑上。仪表板和节点已启动并正在运行，并且HDFS正在运行。但是，当我运行MapReduce作业时，它失败并显示错误消息“不是有效的Inet地址”:c:\Hadoop\GettingStarted>powershell-ExecutionPolicyunrestricted/FrunSamples.ps1w3csmalljavatotalhitsMovedtotrash:hdfs://localhost:8020/w3c/out12/12
我目前正在开发一个项目，该项目使用JDK1.7进行编译，使用Cascading1.2(即将升级到2.1)创建和运行Hadoop作业，并使用Hadoop的Cloudera发行版(0.20.2-cdh3u3)。我正在研究如何修改我的级联/Hadoop作业以从MySQL数据库读取和写入所有数据。看起来SQOOP或许能够处理这个问题。然而，据我目前所见，关于如何在Java中执行此操作的信息或文档很少(我知道SQOOP主要用于从shell调用的批处理作业)——我拥有的Java示例followed没有为我工作。我已经尝试使用SQOOP1.4并将我的项目切换为使用JDK1.6，因为我认为这是必需的，
我的cdh5.2集群无法运行hbaseMR作业。例如，我将hbase类路径添加到hadoop类路径中:vi/etc/hadoop/conf/hadoop-env.sh添加行:exportHADOOP_CLASSPATH="/usr/lib/hbase/bin/hbaseclasspath:$HADOOP_CLASSPATH"当我运行时:hadoopjar/usr/lib/hbase/hbase-server-0.98.6-cdh5.2.1.jar行计数器“我的表”我得到以下异常:14/12/0903:44:02WARNsecurity.UserGroupInformation:Priv
我有一个庞大的数据集，我需要对相同的数据执行不同的功能。我想要四个输出文件。由于四个操作不同，我可以使用四个partitioner和四个reducer来实现相同的操作吗？是否有可能或者我是否需要编写四个作业来执行此操作？请帮助我! 最佳答案 第一种方法我认为您应该在一个独特的reduce方法中实现代码，并根据执行的过程发出n个键。例如:您实现A、B、C和D技术，然后，在您的映射器中您可以实现此(伪代码):dataA=ProcessA(key,value)context.write("A",dataA)dataB=ProcessB(k
我是Crunch/Cascading等Hadoop管道框架的新手。我想知道在这些框架的底部，它们是否生成原始的映射器和缩减器类，就像原始的MapReduce程序一样？从Crunch源代码中，我没有找到将管道转换为原始MapReduce类的代码。 最佳答案 您可以使用代码中的以下行可视化MapReduce计划紧缩创建。将在pipeline.dot中创建的DOT代码复制到graphviz中以查看计划。Stringdot=pipeline.getConfiguration().get("crunch.planner.dotfile");F
我正在使用Oozie触发流式MapReduce作业，为此我想收集以下HadoopEL常量:MAP_IN:Hadoop映射器输入记录计数器名称。MAP_OUT:Hadoopmapper输出记录计数器名称。REDUCE_IN:Hadoopreducer输入记录计数器名称。REDUCE_OUT:Hadoopreducer输入记录计数器名称。我看到这些可以使用${hadoop:counters('mr-action')[RECORDS][REDUCE_OUT]}但是，我不知道如何让这些值通过STDOUT输出回屏幕，或者输出到我启动Oozie工作流的服务器上HDFS中的文件。我试过将这些值传递给
我正在尝试确定存储在S3中的文件的理想大小，该文件将用于EMR上的Hadoop作业。目前我有大约5-10gb的大文本文件。我担心将这些大文件复制到HDFS以运行MapReduce作业会延迟。我可以选择缩小这些文件。我知道在MapReduce作业中使用S3作为输入目录时，S3文件会被并行复制到HDFS。但是，是使用单线程将单个大文件复制到HDFS，还是将该文件作为多个部分并行复制？另外，Gzip压缩是否影响将单个文件分成多个部分复制？ 最佳答案 有两个因素需要考虑:压缩文件不能在任务之间拆分。例如，如果您有一个大型压缩输入文件，则只有
我正在使用boto库在Amazon的ElasticMapReduceWeb服务(EMR)中创建工作流。以下代码应创建一个步骤:step2=JarStep(name='Findsimiliaritems',jar='s3n://recommendertest/mahout-core/mahout-core-0.5-SNAPSHOT.jar',main_class='org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.similarity.item.ItemSimilarityJob',step_args=['s3n://bucket/output/'+run_id+'/a
