我在ReduceMerge阶段遇到了一些性能问题，我想知道是否有人可以看一下。我有一个6GB的数据集(文本)，均匀分布在集群上，该数据集有两个键，然后我将其GroupBy放入两个缩减器(我正在使用级联)。所以每个reducer有3GB的数据。我给每个reducer12GB的内存，但我仍然看到20分钟的合并阶段。两个问题:这个合并不应该完全在内存中完成(如果我有12GB的堆)。即使没有内存合并，20分钟对于合并3GB来说似乎也太长了，尤其是在一个节点上有12个磁盘(JBOD)和12个内核的情况下。我想知道我是否将部分合并数据写入了错误的位置(HDFS，还是本地？)。MAPRFS_BYTE
有没有办法使用HadoopAPI(Hadoop1.2.1)从客户端获取每个reduce任务所需的随机播放时间。我可以使用getReduceTaskReports(JobIDjobID)方法从JobClient获取reducetask的执行时间，但我想知道是否有办法获取与随机播放时间相对应的百分比。提前致谢。 最佳答案 该问题的解决方案是使用ApacheRumen(http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/rumen.html)。该框架使您能够以JSON格式检索作业历史记录日志，通过简单的JSON解析，
我正在使用yelpsMRJob库来实现map-reduce功能。我知道mapreduce有一个内部排序和随机播放算法，它根据键对值进行排序。因此，如果我在map阶段后得到以下结果(1,24)(4,25)(3,26)我知道排序和洗牌阶段会产生以下输出(1,24)(3,26)(4,25)符合预期但是如果我有两个相似的键和不同的值，为什么排序和混洗阶段会根据出现的第一个值对数据进行排序？例如如果我有来自映射器的以下值列表(2,)(1,)(1,)预期的输出是(1,)(1,)(2,)但是我得到的输出是(1,)(1,)(2,)这个MRjob库是特定的吗？无论如何要停止这种基于值的排序？？代码fro
我有一份MR工作，其中洗牌阶段持续时间过长。起初我以为这是因为我从Mapper发出了大量数据(大约5GB)。然后我通过添加Combiner解决了这个问题，从而减少了向Reducer发送的数据。在那之后，洗牌期并没有像我想象的那样缩短。我的下一个想法是通过合并Mapper本身来消除Combiner。我从here得到的想法，它说数据需要序列化/反序列化才能使用Combiner。不幸的是，洗牌阶段仍然是一样的。我唯一的想法是，这可能是因为我使用的是单个Reducer。但这不应该是这种情况，因为在使用Combiner或在Mapper中组合时我不会发出大量数据。这是我的统计数据:以下是我的Had
我试图随机化RDD中元素的顺序。我目前的方法是使用由打乱后的整数组成的RDD压缩元素，然后通过这些整数进行连接。但是，pyspark仅使用100000000个整数就失败了。我正在使用下面的代码。我的问题是:是否有更好的方法来压缩随机索引或以其他方式随机播放？我试过按随机键排序，虽然有效，但速度很慢。defrandom_indices(n):"""returnaniterableofrandomindicesinrange(0,n)"""indices=range(n)random.shuffle(indices)returnindicespyspark中发生以下情况:UsingPyth
我经常发现spark在处理大型作业时失败，并出现无用的无意义异常。工作日志看起来正常，没有错误，但它们的状态为“KILLED”。这对于大型随机播放非常常见，因此像.distinct这样的操作。问题是，我如何诊断出了什么问题，理想情况下，我该如何修复它？考虑到这些操作中有很多是幺半群的，我一直在通过将数据分成例如10个block，在每个block上运行应用程序，然后在所有结果输出上运行应用程序来解决这个问题。换句话说-元映射减少。14/06/0412:56:09ERRORclient.AppClient$ClientActor:Masterremovedourapplication:FA
有点奇怪的问题，但是有谁知道MapReduce在shuffle/sort的排序部分使用了什么样的排序？我会考虑合并或插入(与整个MapReduce范例保持一致)，但我不确定。 最佳答案 这是快速排序，之后将排序后的中间输出合并在一起。Quicksort检查递归深度并在太深时放弃。如果是这种情况，则使用Heapsort。看看Quicksort类:org.apache.hadoop.util.QuickSort您可以通过hadoop-default.xml中的map.sort.class值更改使用的算法.
我想知道当我向下或向上滚动时，我的图像和布局颜色会乱序，我使用recyclerview创建了cardview。并设置图像(单击时更改颜色以了解其用户是否喜欢项目)和设置背景颜色(随机选择)到父布局以使cardview更具吸引力。但是当我滚动时1.图像改变位置的图像，2.布局背景自动变色。我在这里发布我的适配器代码。publicclassTOAdapterextendsRecyclerView.Adapter{JSONArrayjsonArray;privateStringtitle;privateStringimage;privateImageLoaderimageLoader;pri
随着其他问题的解决，问题发生了变化。我的问题是RecyclerView上下滚动行项目在快速滚动时改变它的位置并返回到它的原始位置。行项目使其某些部分固定为背景这里是我如何在Fragment中设置MyRecyclerView。privatevoidsetRecyclerView(){recyclerView.setHasFixedSize(true);StaggeredGridLayoutManagerlayoutManager=newStaggeredGridLayoutManager(2,1);recyclerView.setLayoutManager(layoutManager);
我需要将1000万个字符串插入C++STL集中。字符串已排序。如果按排序顺序插入字符串，会不会出现病态问题？我应该先随机化吗？还是G++STL实现会自动为我重新平衡？ 最佳答案 set实现通常使用红黑树，它会为您重新平衡。但是，如果您在插入之前随机化数据，插入可能会更快(也可能不会)——唯一可以确定的方法是对您的设置实现和特定数据进行测试。无论哪种方式，检索时间都是相同的。 关于c++-我应该在插入STL集之前随机洗牌吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
