我想了解如何在Hadoop中使用KFS作为文件系统来实现mapreduce。
./bin/start-mapred.sh If the map/reduce job/task trackers are up, all I/O will be done to KFS.
因此,假设我的输入文件分散在不同的节点(Kosmos服务器)中,我(使用KFS作为文件系统的hadoop客户端)如何发出Mapreduce命令?
此外,在发出Mapreduce命令之后,我的hadoop客户端将从不同服务器获取所有数据到本地计算机,然后执行Mapreduce,还是会在输入文件所在的机器上启动TaskTrac
NameNode堆使用率和ResourceManager堆使用率有什么不同?我正在尝试找出NameNode堆使用率过高的原因。 在安巴里的仪表盘上我看到了..。 ? 在运行某些sqoop作业时。不确定是什么原因导致NN使用率如此之高(在hadoop管理方面没有太多经验)?这是一个不寻常的数量(最近才注意到)吗? 此外,在mapreduce任务100%完成后,sqoop作业似乎会被冻结,因为时间比平时长,例如。看到..。 [2020-01-31 14:00:55,193] INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:12
[2020-01-
如果我通过mapreduce单独运行csv文件,我就能够读取它们。但是,当我从具有n个文件的文件夹运行时,mapreduce作业在100%时失败,显示了以下错误:
INFO mapreduce.Job: map 99% reduce 0%
INFO mapred.Task: Task:attempt_local1889843460_0001_m_000190_0 is done. And is in the process of committing
INFO mapred.LocalJobRunner: map
INFO mapred.Task: Task 'attempt_loc
我在单元中编写了插入覆盖分区,以便将分区中的所有文件合并为更大的文件,
SQL:
SET hive.exec.compress.output=true;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=2560000000;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.mapfiles =true;
SET mapreduce.max.split.size=256000000;
SET mapreduce.min.split.size=256000000;
SET mapreduce.output.fileoutputfo
我有几个问题:
1. Why is there MapReduce process in Sqoop to load data from HDFS to MySQL?
例如:
数据在HDFS目录:/foo/bar中。
要在MySQL条形表中加载数据,为什么有一个MapReduce进程?
sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/hduser --table foo -m 1 --export-dir /foo/bar
输入上述命令后,将执行MapReduce进程。
2. How can I enable/disable key in MySQ