我正在使用mapred.reduce.tasks=100运行hadoop作业(只是试验)。生成的map数量为537，因为这取决于输入拆分。问题是并行“运行”的reducer数量不会超过4个。即使在map100%完成之后。有没有办法增加运行的reducer的数量，因为CPU使用率不是最佳的并且Reduce非常慢。我还设置了mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=100。但这似乎并不影响并行运行的reducer数量。 最佳答案 检查分区程序使用的哈希码；如果您的键只返回4个哈希码值，Hadoop将

COMP9517:ComputerVisionObjectives:ThislabrevisitsimportantconceptscoveredintheWeek1andWeek2lecturesandaimstomakeyoufamiliarwithimplementingspecificalgorithms.Preliminaries:Asmentionedinthefirstlecture,weassumeyouarefamiliarwithprogramminginPythonorarewillingtolearnitindependently.Youdonotneedtobeane

我正在寻找一个可以在几台服务器上分配任务的Python库。该任务类似于单机中subprocess库可以并行化的任务。我知道我可以为此目的设置一个Hadoop系统。然而，Hadoop是重量级的。就我而言，我想使用共享网络磁盘进行数据I/O，而且我不需要任何花哨的故障恢复。在MapReduce的术语中，我只需要映射器，不需要聚合器或缩减器。Python中有这样的库吗？谢谢! 最佳答案 尝试使用celery.Celeryisanasynchronoustaskqueue/jobqueuebasedondistributedmessagep

我试图像这样杀死oozie协调员工作:$ooziejob-ooziehttp://10.0.3.2:11000/oozie-kill0003288-130913181709024-oozie-oozi-C没有任何错误出现。但是在我检查oozieUI之后，作业仍然存在。我熟练了几个工作，然后在oozie上部署了新的代码更新，开始了新的工作。由于无法杀死旧作业，因此现在Oozie上有许多具有相同项目'RUNNING'的作业。我以前可以杀死工作，但现在不能杀死它。那么，如何强制终止正在运行的作业呢？您知道是什么导致了这一切吗？非常感谢。 最佳答案

ApacheSpark[http://spark.apache.org/]声称在内存方面比ApacheHadoop快100倍。它是如何实现这种惊人的加速的？这种加速仅适用于迭代机器学习算法还是适用于ETL(提取-转换-加载)任务，如JOIN和GROUPBY？Spark的RDD(弹性分布式数据集)和DataFrames都可以提供这种加速吗？Spark社区有针对上述部分场景的benchmark测试结果吗？ 最佳答案 Spark在内存中进行数据处理。不会像MapReduce那样有中间文件，所以没有I/O或者可以忽略不计。它并没有在所有情况

我只想澄清这句话“代码移动到数据附近进行计算”，这是否意味着开发人员编写的所有javaMR都部署到集群中的所有服务器？如果1为真，如果有人更改了MR程序，它如何分发到所有服务器？谢谢 最佳答案 Hadoop将MR作业的jar放入HDFS-它的分布式文件系统。需要它的任务跟踪器将从那里获取它。所以它分发到一些节点，然后由实际需要它们的节点按需加载。通常这需要意味着节点将要处理本地数据。Hadoop集群在作业方面是“无状态的”。每次工作都被视为新事物，并且不使用前一个工作的“副作用”。确实，当要在大型集群上处理少量文件(或准确地说是拆分

我正在尝试将HDFS目录中超过3天的文件移动到HDFS中的存档文件夹。AWK脚本:hdfsdfs-lshdfs://companycluster/data/src/purecloud/current|tail-n+2|xargs-n8|awk'{DAY_CONV=(60*60*24);X="date+%s";X|getlineED;printf("")>"X";close("X");Y="date-d\"$6\"+%s";Y|getlineSD;printf("")>"Y";close("Y");DIFF=(ED-SD)/DAY_CONV;print"SD=",SD"ED=",ED,"

我读过几篇文章，表明Hadoop仅真正设计用于在单个物理位置的集群上工作，而不是用于许多广泛分布的节点(例如，从多个站点在Internet上运行分布式集群)。有没有人有尝试跨多个站点使用Hadoop的实际经验？我会遇到什么样的问题？或者我最好只使用不同的框架(例如BOINC)。 最佳答案 如果在一组相对本地的节点上执行与在一组广泛分布的节点上执行有任何区别，那就是在节点之间来回移动大量数据所需的时间增加。如果您遇到涉及处理、聚合和连接大量数据的问题，那么您必然会在节点之间发送大量数据。这意味着无论您选择什么平台(hadoop、sto

区块链涉及多学科及技术，众多期刊接收区块链文章。DistributedLedgerTechnologies:ResearchandPractice是ACM出版集团的一本期刊。DistributedLedgerTechnologies:ResearchandPractice创刊历史很短，始于2022年，出版期数也不多。载文量也不大，每期在10+左右，从已接收的文章来看，篇幅一般在20+页左右。支持传统的订阅模式及OA模式。目前还没有IF，也没有中科院分区。有兴趣的研友，可以关注。

我有兴趣实现和运行一些繁重的图论算法，目的是(希望)为某些猜想找到反例。您会推荐哪些最高效的库和服务器设置？我正在考虑使用Python的图形API。为了运行算法，我一直在考虑使用Hadoop，但研究Hadoop我觉得它更适合分析数据库而不是枚举问题。如果我对Hadoop的想法是正确的，那么您推荐运行此类进程的最佳服务器设置是什么？任何关于如何在不需要大量代码重写或花费大量金钱的远程分布式环境中运行算法的线索都会有所帮助。非常感谢! 最佳答案 如果它是高度计算任务，您可以将CUDA视为另一种选择。