在Hadoop1.0.1中，如何使用API找到reduce任务中每个阶段的权重？更明确地说，我试图查看改组阶段、排序阶段和合并阶段占用了多少reduce任务。 最佳答案 我认为实现此目的的一种方法是监控任务所用的总时间以及Shuffle和Sort阶段所用的时间。您可以使用TaskStatus提供的以下方法类找到:getStartTime():获取任务的开始时间。getFinishTime():获取任务完成时间。如果之前未设置shuffleFinishTime和sortFinishTime，则将它们设置为finishTime。它负
我正在尝试使用ApacheAmbari在EC2上配置Hadoop集群。在注册阶段我得到这个错误:Commandstarttime2016-11-2320:25:12('Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py",line312,inmain(heartbeat_stop_callback)File"/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py",line248,inmainstop_agen
我学习hadoopmapreduce有一段时间了，大家知道，hadoop使用hdfs把数据文件存储在硬盘上，我们运行mapreduce的时候，progran从hdfs中获取数据，但是在mapreduce的各个阶段，数据从哪里获取存储？我得到了一些答案hsfs运行mapreduce的本地硬盘 最佳答案 一般map和reduce任务生成的中间数据文件都存放在本地磁盘上运行MapReduce的目录(位置)中。该目录包含:map任务生成的输出文件用作reduce任务的输入。reduce任务生成的临时文件。临时数据位置由mapreduce.c
我已经像这样设置了一个Hadoop作业:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"Legion");job.setJarByClass(Legion.class);job.setMapperClass(CallQualityMap.class);job.setReducerClass(CallQualityReduce.class);//Explicitlyconfiguremapandreduce
我正在使用SparkSQL查询Hive中以ORC格式存储的数据。当我对提供给spark.sql(query)的查询运行解释命令时，我看到以下查询计划:==PhysicalPlan==*Project[col1,col2,col3]+-*Filter(....)+-HiveTableScan[col1,col2,col3,...col50]据我所知，从Hive查询所有50列，然后才在Spark中进行过滤，后记仅选择所需的实际列。是否可以将所需的列直接下推到Hive，以便它们不会一直加载到Spark？ 最佳答案 检查以下属性是否设置为默
我的印象是，组合器就像作用于本地map任务的reducer，即它聚合单个Map任务的结果，以减少输出传输的网络带宽。通过阅读Hadoop-Thedefinitiveguide3rdedition，我的理解似乎是正确的。来自第2章(第34页)组合器函数许多MapReduce作业受到集群上可用带宽的限制，因此尽量减少map和reduce任务之间传输的数据是值得的。Hadoop允许用户指定要在map输出上运行的组合器函数——组合器函数的输出构成reduce函数的输入。由于combiner函数是一种优化，Hadoop不保证为特定映射输出记录调用它的次数(如果有的话)。换句话说，零次、一次或多次
PS：本题解是直接粘贴oj上通过了的代码，也就是考场上做出来的。部分方法比较笨，也是考场上我的第一反应，敬请谅解。问题A:非线性方程牛顿法求解时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:1130解决:112[提交][状态][讨论版]题目描述用指向函数的指针设计通用非线性方程牛顿法求解函数Newton(f,df,x)，求任意非线性方程f(x)=0在初始值x0附近的近似解，要求近似解精确到epsilon(1E-5)。其原型如下：doubleNewton(double(*fun)(double),double(*dfun)(double),doublex0);其中，fun是指向原函数f(x)的函数指
我正在使用单节点hadoop作业进行一些数据准备。我工作中的映射器/组合器输出许多键(超过5M或6M)，显然工作进行缓慢甚至失败。映射阶段最多可运行120个映射器，并且只有一个化简器(它们是自动确定的，我没有为它们设置任何值)。我想优化工作，以便更有效地进行改组/排序阶段。我将mapreduce.task.io.sort.mb增加到300m，但作业失败，因为它的值大于mapper堆。然后，我将mapred.child.java.opts设置为-Xmx1024m，但由于无法初始化输出收集器而再次失败。这些方案的最佳做法是什么？ 最佳答案
我是hadoop的新手。不清楚为什么我们需要在使用hadoopmapreduce时能够按键排序？在map阶段之后，我们需要将每个唯一键对应的数据分发给一定数量的reducer。这可以在不需要排序的情况下完成，对吗？ 最佳答案 它就在那里，因为排序是对键进行分组的巧妙技巧。当然，如果您的工作或算法不需要您的key的任何顺序，那么您可以更快地通过一些哈希技巧进行分组。在Hadoop本身中，多年来已经有一个JIRA归档(source)。位于Hadoop之上的其他几个发行版已经具有这些功能，例如Hanborq(他们称之为避免排序)。(sou
数据看起来像这样，第一个字段是一个数字，3...1...2...11...我想根据第一个字段按数字而不是按字母顺序对这些行进行排序，这意味着排序后它应该如下所示，1...2...3...11...但是hadoop一直给我这个，1...11...2...3...如何改正？ 最佳答案 假设您正在使用HadoopStreaming，您需要使用KeyFieldBasedComparator类。-Dmapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldB
