我尝试使用tez处理大数据(约150GB)的过程(句子的单词标签)，但问题是它花了很多时间(1周或更多)，然后我试图指定映射器的数量。虽然我设置了mapred.map.tasks=2000，但我无法阻止mapper被设置为150左右，所以我不能做我想做的事。我在oozie工作流文件中指定映射值并使用tez。如何指定映射器的数量？最后想加快进程，不用tez也可以。另外，我想用reducer统计标记的句子，也很花时间。而且，我还想知道如何调整内存大小以使用每个映射器和缩减器进程。 最佳答案 Inordertomanuallysetthe
在使用gs://作为默认FS创建dataproc集群时，我收到“报告的DataNode数量不足”错误。下面是我正在使用dataproc集群的命令。gclouddataprocclusterscreatecluster-538f--image-version1.2\--bucketdataproc_bucket_test--subnetdefault--zoneasia-south1-b\--master-machine-typen1-standard-1--master-boot-disk-size500\--num-workers2--worker-machine-typen1-st
我有一个关于ApacheSpark(yarn集群)的问题虽然在这段代码中，创建了10个分区但是在yarncluster中，只需要3个contatinervalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkCount"))valsparktest=sc.textFile("/spark_test/58GB.dat",10)valtest=sparktest.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1))在sparkyarn集群中，容器如何工作取决于RDD分区的数量？*因为我只有一点
在我的oozie工作流程中，我动态创建了一个配置单元表，比如T1。此配置单元操作之后是映射减少操作。我想将reducers属性(mapred.reduce.tasks)的数量设置为等于字段的不同值，比如(T1.group)。关于如何动态设置某些oozie参数的值以及如何从hive不同操作获取参数值到oozie参数的任何想法？ 最佳答案 希望对您有所帮助:像您已经做的那样创建配置单元表。执行另一个Hive查询，计算列的不同值并将其写入hdfs中的文件。创建一个Shell操作，它将读取文件并以key=value的形式回显值。为shell
我有一个hugh文件(包含超过200亿条记录的hive表)我需要运行一个mapreduce来处理前10k条记录。有没有一种有效的方法来限制hadoopmapreduce处理记录的数量？ 最佳答案 您可以将LIMIT与任务规范一起使用。但是，如果您必须一次又一次地执行此操作，那么更好的自动化解决方案是使用OOZIE(hadoop工作流编辑器)，它可以在配置单元中为您的数据创建分区。 关于hadoop-通过hadoopmapreduce限制处理记录的数量，我们在StackOverflow上找
我注意到，当我在加载后的pig脚本中引入“SPLIT”和“COGROUP”语句时，pig作业中的映射器数量会翻倍。这个对吗？有谁知道为什么会这样？我使用PigStorage加载数据集:A=LOAD'test.csv'USINGPigStorage;cattest.csvA123A345B234B123然后我使用SPLIT将数据集拆分为两个关系(使用过滤器结果相同)。然后，我将这两个关系组合为一个，并存储它。SPLITAINTOAAIF$0=='A',ABIF$0=='B';CG=COGROUPAABY$1,ABBY$1;STORECGINTO'cg'USINGPigStorage();
Elasticsearch的索引可以无限创建吗？版本环境Elasticsearch7.9.1验证Elasticsearch启动Elasticsearch启动采用默认配置代码使用SpringBoot编写测试代码，对ES进行索引创建测试。SpringBoot连接配置es:host:127.0.0.1port:9200scheme:http测试类代码单机测试，设置每个索引占用4个分片，0个副本，先创建1000个索引进行测试，是否能创建成功。@SpringBootTest@Slf4jclassElasticsearchApplicationTests{@AutowiredRestHighLevelCl
Linux查看目录下的文件数量1查看当前目录下的文件数量（不包含子目录中的文件）说明:2查看当前目录下的文件数量（包含子目录中的文件）3查看当前目录下的文件夹数量（不包含子目录中的目录）4查看当前目录下的文件夹数量（包含子目录中的目录）5查看当前目录下的文件加文件夹的数量(不包含子目录中的文件或目录)6查看当前目录下的文件加文件夹的数量(包含子目录中的文件或目录)1查看当前目录下的文件数量（不包含子目录中的文件）这里是查看当前目录下的文件数量，也可以指定某一个目录ls-l|grep"^-"|wc-l;find./-maxdepth1-typef|wc-l;其中-maxdepth1相当于目录深度
在相关问题(HowtosettheprecisemaxnumberofconcurrentlyrunningtaskspernodeinHadoop2.4.0onElasticMapReduce)中，我要求提供将并发运行的映射器/缩减器的数量与YARN和MR2内存参数相关联的公式。事实证明，在ElasticMapReduce上，当我的集群有2到10个c3.2xlarge节点时，那里提到的公式的变体工作正常，每个节点有7-9个并发运行的映射器；但是当c3.2xlarges的数量为20或40时，我发现集群未充分利用:每个节点仅运行1-4个映射器。由于我的工作受CPU限制，这尤其糟糕:MR2
我正在GoogleComputeEngine的Hadoop集群上测试一些MapReduce作业的扩展，并发现了一些意想不到的结果。简而言之，有人告诉我这种行为可能是由于Hadoop集群中每个工作节点都有多个reducer槽。有人可以确认GCE的Hadoop集群上MapReduce作业的每个工作节点(工作虚拟机)的reducer槽数吗？我正在使用hadoop2_env.sh部署。https://groups.google.com/a/cloudera.org/forum/#!topic/oryx-user/AFIU2PE2g8o提供指向有关我正在经历的行为的背景讨论的链接，如果需要，可提
