我想我遇到了初学者错误，但我真的不知道如何修复它，这让我抓狂。我有一个由2台机器组成的集群:8GB内存(6.9可用)，4核，Win10:运行一个主机，一个工作机，它也是我运行java驱动程序的机器(来自IntelliJ)2GBRAM(1.3可用)，4核，VM上的Ubuntu16.04(在VBox中运行):运行一个worker我有一个网络类，我想通过从具有单个网络的列表开始，然后使用平面图将每个网络转换为N个新网络，在for循环中生成网络。之后我有一个过滤器和一个计数。步骤:JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);Listdata=Arr
假设我有一个在11节点集群上运行的EMR作业:m1.small主节点和10个m1.xlarge从节点。现在一个m1.xlarge节点有15GB的RAM。然后如何确定可以设置的并行映射器和缩减器的数量？我的工作是内存密集型的，我希望有越来越多的堆分配给JVM。另一个相关问题:如果我们设置以下参数:mapred.child.java.opts-Xmx4096mmapred.job.reuse.jvm.num.tasks1mapred.tasktracker.map.tasks.maximum2mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum2那么这4GB是由4
我遇到了一个问题。我有一个包含机场和航类信息的数据集(CSV文件)，例如机场代码、航类代码、航类到达日期和时间、航类应该到达的日期和时间等。现在，我有数据集只有两年-2006年和2007年。我正在使用javamapreduceAPI作为解决方案。我必须找出两年内每个机场的平均航类延迟，并将输出存储在两个单独的文件中-一个用于2006年，另一个用于2007年。输出还应按airportCode排序。我的方法是这样的:FullDataset->map()->->customPartitionertopartitiononlybyyear->reduce((year,airportCode),
如果是，HDFS如何将输入文件拆分为N行以供每个映射器读取？我相信这是不可能的!当拆分器需要偏移量或字节进行拆分时，可以在不处理整个输入文件的情况下进行拆分。但是当'\n'或换行符的数量很重要时，在拆分之前有必要处理总输入文件(以计算换行符)。 最佳答案 要使NLineInputFormat正常工作，每个拆分都需要知道第xN行的起始位置。正如您在对Tariq的回答的评论中指出的那样，映射器不能只知道第3行(香蕉从哪里开始)，它会从map的InputSplit获取此信息。这实际上是在输入格式的getSplitsForFile方法中处理
我有一个巨大的制表符分隔文件。(10,000个受试者作为行，>100万个测定作为列)。我有一个映射文件，其中包含与100万列中的每一列相关的信息。我需要针对每个受试者、每个检测(每个细胞)查看映射文件并为其获取一些值并替换现有值。在Python或Perl中，我必须通读每一行，将其拆分并在映射文件中查找每个单元格。在R中，我可以一次读取每一列，并从映射文件中获取所有行的信息。无论哪种方式，遍历每一行或每一列的整个过程都会占用大量时间，因为每个单元格查找都需要完成。有什么方法可以并行化吗？如果我想将其并行化并使其运行得更快，我应该如何思考？此外，我有兴趣了解如何以map/reduce方式处
我正在使用Hue中的工作流编辑器来开发Oozie工作流。有一些Action应该并行执行。是否可以同时执行两个或多个Action？如何在Hue中进行设置？ 最佳答案 是的，这是可能的。在各种Oozieworkflownodes，有两个控制节点fork和join:Aforknodesplitsonepathofexecutionintomultipleconcurrentpathsofexecution.Ajoinnodewaitsuntileveryconcurrentexecutionpathofapreviousforknodea
我有大量需要转换为Parquet的GZip文件。由于GZip的压缩特性，这不能针对一个文件并行化。但是，既然我有很多，有没有比较简单的方法让每个节点做一部分文件呢？这些文件在HDFS上。我假设我不能使用RDD基础设施来编写Parquet文件，因为这一切都是在驱动程序上完成的，而不是在节点本身上完成的。我可以并行化文件名列表，编写一个处理本地Parquets并将它们保存回HDFS的函数。我不知道该怎么做。我觉得我错过了一些明显的东西，谢谢!这被标记为重复问题，但事实并非如此。我完全了解Spark能够将它们作为RDD读取而不必担心压缩，我的问题更多是关于如何并行地将这些文件转换为结构化Pa
我有几百万/十亿(10^9)个数据输入集需要处理。它们很小我阅读了很多有关ApacheHadoop、MapReduce和StarCluster的文章。但我不确定最有效和最快的处理方式是什么？我正在考虑使用AmazonEC2或类似的云服务。 最佳答案 您可能会考虑像AmazonEMR这样的东西它负责处理Hadoop的很多管道。如果您只是想快速编写代码，hadoop流、hive和PIG都是很好的hadoop入门工具，不需要您了解MapReduce的所有来龙去脉。 关于hadoop-云端小功能
从我所读的内容来看，我了解到Hadoop非常适合解决以下类别的问题-通过在可能的许多节点之间分配计算来回答一个巨大的问题。Hadoop的设计目的是解决涉及在同一数据集上进行多次计算但每个参数不同的问题吗？例如，基于相同的主数据集模拟不同的场景，但使用不同的参数(例如，在相同的数据集上测试数据挖掘模型，但产生多次模拟迭代，每次迭代使用不同的参数集并找到最佳模型)例如对于一个预测天气的模型，它有一组不同权重的规则，Hadoop是否支持运行相同的模型，但每个“节点”在学习集上以不同的权重值运行并比较预测结果以找到最佳模型？或者这是Hadoop根本不打算做的事情？
换句话说，并行度值为5和优先级值为1000是什么意思？ 最佳答案 它们会影响您的作业运行的方式和时间。优先级确定作业相对于其他排队作业的运行顺序，并行性设置为其启动的并行进程数(更多意味着它运行得更快但成本更高)https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-analytics/data-lake-analytics-manage-use-portal优先级Lowernumberhashigherpriority.Iftwojobsarebothqueued,theonewithl
