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map函数或reduce函数中如何调用第三方jar包
mapreduce
云数据库 SQL Server
一般我们在mapreduce程序中调用第三方jar包时会出现找不到jar包的问题,检查发现jar包就在相应路径,mapreduce任务就是找不到。仔细想想会发现,这个jar包是放在执行mapreduce主程序机器上的内存中,一般为客户端机器。而我们在map或者reduce函数中调用该jar包时是在集群的机器上的内存中调用,这样怎么可以调用。可以使用以下方法: 1 把jar包提前放在集群每天机器上。 2 和集群调用mysql驱动程序一样,先将jar包放入hdfs,然后通过mysql的d
闵开慧
2018-04-02
990
0
Mapreduce任务实现邮件监控
mapreduce
java
json
Mapreduce任务实现邮件监控 这里主要使用Java自带邮件类实现Mapreduce任务的监控,如果Mapreduce任务报错则发送报错邮件。Mapreduce的报错信息通过hdfs中的日志获取,里面的报错日志是json格式,这里先将json转换成xml格式然后再发送到邮件。具体代码如下 import java.io.BufferedReader; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import j
闵开慧
2018-03-30
671
0
mapreduce主程序如何传递变量到map或者reduce函数中使用
mapreduce
数据库
一般我们写的mapreduce主程序放在客户端机器上,执行任务时是在集群机器上,所以要将变量从主程序传递到我们自己写的map或者reduce函数中就不能使用全局变量,因为map和reduce函数的执行是在集群的内存中,而mapreduce主程序的执行是在客户端机器的内存中。可以使用以下方法解决: 1 首先全局变量不可以使用,因为全局变量是在运行mapreduce主程序的机器内存当中,在集群的内存中是无法调用的。 2 通过写入mapreduce文件方式,这样如果数据量比较大新增这么一个
闵开慧
2018-03-30
1.5K
0
hadoop数据库操作解析及注意事项
hadoop
数据库
云数据库 SQL Server
mapreduce
1 从mysql读数据到hdfs: mapreduce读数据库数据到hdfs使用map读取,连接数和map数对应,读的时候会锁表读取全量数据,此时,其它更新或者写入操作就会处于等待状态。所以读的数据库尽量不能为主库,而是用从库,主库主要负责写,从库主要负责读。若锁表读取主库全量数据,其它业务操作就会处于等待状态。 2 从hdfs写入数据到mysql: mapreduce从hdfs写数据到数据库,连接数对应reduce数据量。刚开始将hdfs数据读到数据库机器的内存中,最后通过事物将内存中所有
闵开慧
2018-03-30
1K
0
Failed to set permissions of path
hadoop
eclipse
ide
mapreduce
12/09/04 16:46:34 INFO support.ClassPathXmlApplicationContext: Refreshing org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext@b169f8: startup date [Tue Sep 04 16:46:34 CST 2012]; root of context hierarchy 12/09/04 16:46:34 INFO xml.X
闵开慧
2018-03-30
885
0
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemor...
hadoop
mapreduce
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 其实这样的错误有时候并不是程序逻辑的问题(当然有可能是由于程序写的不够高效,产生的内存消耗不合理而导致),而是由于同样的作业,在数据量和数据本身发生不同时就会占据不同数量的内存空间。由于hadoop的mapreduce作业的运行机制是:在jobtracker接到客户端来的job提交后,将许多的task分配到集群中各个tasktracker上进行分块的计算,而根据代码中
闵开慧
2018-03-30
625
0
Java heap space
java
hadoop
mapreduce
其实这样的错误有时候并不是程序逻辑的问题(当然有可能是由于程序写的不够高效,产生的内存消耗不合理而导致),而是由于同样的作业,在数据量和数据本身发生不同时就会占据不同数量的内存空间。由于hadoop的mapreduce作业的运行机制是:在jobtracker接到客户端来的job提交后,将许多的task分配到集群中各个tasktracker上进行分块的计算,而根据代码中的逻辑可以看出,其实是在tasktracker上启了一个java进程进行运算,进程中有特定的端口和网络机制来保持map 和reduce之间的数
闵开慧
2018-03-30
823
0
job监控与hadoop权限管理
hadoop
mapreduce
监测Hadoop控制中心及作业运行状况 MapReduce框架由一个单独的Master JobTracker和集群节点上的Slave TaskTracker共同组成, 在Hadoop的JobClient提交作业和配置信息给JobTracker之后,JobTracker会负责分发这些软件和配置信息给slave及调度任务,并监控它们的执行,同时提供状态和诊断信息给JobClient。为了检测Hadoop控制中心及作业运行状况,需要先从JobClient端连接到Jetty服务器,然后通过JonConf来获得Jo
闵开慧
2018-03-30
904
0
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