我正在编写一个MapReduce应用程序来访问启用了Kerberos的CDH集群上的Hbase数据。我的CDH版本是5.9.0，运行在3个节点上，Kerberos版本是1.10.1。现在，我面临一个问题，希望有人能提供帮助。我的代码:conf.set("hadoop.security.authentication","Kerberos");UserGroupInformation.setConfiguration(conf);UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("jj@example.com","jj.keytab");HTabletabl
Node1:hadoop2.5.2RedhatLinux.el664bit构建64位native库并且它正在运行Node2:hadoop2.5.2RedhatLinux.el532bit构建32位native库并且它正在运行当将mapreduce任务作为单个节点运行时(压缩)作为多节点它也可以工作(没有压缩)但作为具有压缩功能的多节点，它不起作用....map任务只在其中一个节点(有时在node1，有时在node2)完成，在其他节点失败并出现错误，作业失败。Error:java.io.IOException:Spillfailedatorg.apache.hadoop.mapred.M
我正在处理MapReduce作业并使用ToolRunner的运行方法执行它。这是我的代码:publicclassMaxTemperatureextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{System.setProperty("hadoop.home.dir","/");intexitCode=ToolRunner.run(newMaxTemperature(),args);System.exit(exitCode);}@Overridepublicintrun(Stri
我有一份工作比我日常工作流程中运行的其他50份左右的工作要大得多。我希望属性yarn.app.mapreduce.am.resource.mb更大一些，以便完成大工作。我运气好吗？我如何知道哪些属性需要完全重启集群中的哪些YARN片段才能更改？ 最佳答案 无需重启YARN服务即可在作业级别更改此设置。一般很难说什么时候可以更改每个MR属性。通常可以在作业级别更新作业级别的属性，如mapper/reducer/appmaster内存设置。可以查看thishelpfulpost以更深入地了解这个主题。
在一篇关于MapReduce的研究论文中，有一句话:Ouruseofafunctionalmodelwithuserspecifiedmapandreduceoperationsallowsustoparallelizelargecomputationseasilyandtousere-executionastheprimarymechanismforfaulttolerance.我不明白重新执行的实际含义以及重新执行如何成为容错的主要机制？ 最佳答案 我想给出一个笼统的答案。错误或失败的原因:节点故障/无法访问换句话说，这意味着该
我正在努力select*fromAwhereA.IDNOTIN(selectidfromB)(insql)sourcenew=LOAD'hdfs://HADOOPMASTER:54310/DVTTest/Source.txt'USINGPigStorage(',')as(ID:int,Name:chararray,FirstName:chararray,LastName:chararray,Vertical_Name:chararray,Vertical_ID:chararray,Gender:chararray,DOB:chararray,Degree_Percentage:char
我正在尝试的是以编程方式使用Java在HDFS中创建一个目录。我收到此错误。线程“main”中的异常java.util.ServiceConfigurationError:org.apache.hadoop.fs.FileSystem:Providerorg.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem无法实例化引起:java.lang.NoClassDefFoundError:com/amazonaws/AmazonServiceException由以下原因引起:java.lang.ClassNotFoundException:com.amazonaws.Am
我在这里学习字数统计教程:https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html#Example:_WordCount_v1.0我可以得出一个词以这种格式出现的频率:wordfrequency112233415261但是，现在我需要像这样对频率进行分组:frequencycount132231基本上，对于每个频率，找出它出现的频率。我将如何修改代码以显示此内容？我觉得我必须修改IntSumReducer但我从未真正使
我从权威指南(HDFS概念-block)中看到了以下段落，但无法理解。MapReduce中的映射任务通常一次在一个block上运行，因此如果您的任务太少(少于集群中的节点)，您的作业将比其他方式运行得更慢。我想知道与集群中的节点总数相比，当任务很少时，作业会如何变慢。假设集群中有1000个节点和3个任务(按任务我取block，因为每个block被发送到一个节点用于单个任务)，获得结果所花费的时间总是少于说1000的场景节点和1000个任务对吗？权威指南中给出的段落无法说服我。 最佳答案 您从书中引用的段落基本上是说“尽可能多地利用节
我正在为字数统计hadoop编译一个java文件，但是在编译时会抛出一个错误:CountBook.java:33:error:expectedpublicvoidreduce(Text_key,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException这是我的代码publicclassCountBook{publicstaticclassEMapperextendsMapReducebaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntwritableone=newIntw
