--sys用户执行以下sql语句,查看job的运行日志select t.owner, t.job_name, t.status, to_char(t.actual_start_date, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), t.additional_info, t.error# from dba_scheduler_job_run_details t where t.job_name = 'JOB_BOOK1' --job名字 order by log_date desc;
第一个MapReduce的例子 Hadoop Guide的第一个MapReduce的例子是处理气象数据的(数据来源ncdc),终于跑通了.总结一下步骤,安装hadoop不在本文中介绍 1 数据预处理 1.1 下载数据 测试数据需要在ncdc的官方ftp上进行下载,年份跨度范围1901到2016,不写个脚本下载,靠手工是行不通的,脚本如下: download.sh !bin/bash for i in {1901..2015} do wget --execute robots=off -r -np
MapReduce Hadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中,如果想汇总,按照常规想法就是,移动数据到统计程序:先把数据读取到一个程序中,再进行汇总. 但是HDFS存的数据量非常大时,对汇总程序所在的服务器将产生巨大压力,并且网络IO也十分消耗资源. 为了解决这种问题,MapReduce提出一种想法:将统计程序移动到DataNode,每台DataNode(就近)统计完再汇总,充分利用DataNode的计算资源.YARN的调度决定了MapReduce程序所在的Node. M