如果某一个任务在某个节点上长时间不完成,怎么手动干预来处理这种情况?董西成博客上找到的回答:hadoop中有三种特殊的任务,failed task,killed task和speculative task.其中,failed task是由于硬件.程序bug等原因异常退出的任务,比如磁盘空间不足等, killed task是Hadoop主动将其杀死的任务,比如一个任务占用过多的内存,为了不影响其他作业的正常运行, Hadoop需将这种恶心的任务杀死,以保证为所有作业提供一个“和谐”的任务执行环境.

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

前言:今天刚开始看到map和reduce类里面的内容时,说实话一片迷茫,who are you?,最后实在没办法,上B站看别人的解说视频,再加上自己去网上查java的包的解释,终于把WordCount例子看懂,准备后面自己写一遍!实话说,现在实在肝不动了,每天只有晚上有点时间来学习,代码贴上来,睡觉! 正文:实在不想写太多,解释都在代码的注释里面,饶了我吧! 贴一个讲的比较好的网址:https://www.cnblogs.com/houji/p/7161468.html 代码如下: /** *

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

最近在做报表统计,跑hadoop任务. 之前也跑过map/reduce但是数据量不大,遇到某些map/reduce执行时间特别长的问题. 执行时间长有几种可能性: 1. 单个map/reduce任务处理的任务大. 需要注意每个任务的数据处理量大小不至于偏差太大.可以切割部分大文件. 2. map数量过多, reduce拉取各方数据慢 这种情况,可以在中间加一轮map过程A. 即map -> mapA - > reduce,来减少reduce拉取数据的源头的个数. 3. 遇到了执行慢节点 had

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl

项目描述 现在假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示. 测试数据        启动Hadoop集群,然后在hdfs中创建join文件夹用于存放测试数据station.txt和records.txt,他们分别代表气象站数据库和天气记录数据库. 项目代码 JoinStationMapper.java package com.hadoop.Join;

参考链接 http://hadoop.apache.org/common/docs/stable/mapred_tutorial.html http://blog.endlesscode.com/2010/06/16/simple-demo-of-mapreduce-in-java/ When you run a hadoop jar this is the command which you should run in the directory you put the jar in (e.g

今天在写MapReduce中的reduce函数时,碰到个问题,特此记录一下: void reduce(key, Iterable<*>values,...) { for(* v:values) { //做第一遍遍历 } for(* v:values) { //做第二遍遍历 } } 以上代码本以为可以直接通过,但是问题却出现了,就是在第二遍遍历的时候,遍历为空,这也就是说系统给reduce提供的iterable不能多次遍历. 但通过如下的代码片段却发现: .... List<*> l

进到8088页面后,怎么看不到mapreudce的执行状态,有哪里需要配置的 解决办法: 在$HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml 在原来的配置文件基础之上添加: <property>                     <name>mapreduce.framework.name</name>                 <value>yarn</value>         </property>

Mapreduce中由于sort的存在,MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构.而不是数据流的架构.在MapTask尚未结束,其输出结果尚未排序及合并前,ReduceTask是又有数据输入的,因此即使ReduceTask已经创建也只能睡眠等待MapTask完成.从而可以从MapTask节点获取数据.一个MapTask最终的数据输出是一个合并的spill文件,可以通过Web地址访问.所以reduceTask一般在MapTask快要完成的时候才启动.启动早了浪费container资源

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的

前言: 好吧我承认已经有四年多没有更新博客了.... 在这四年中发生了很多事情,换了工作,换了工作的方向.在工作的第一年的时候接触机器学习,从那之后的一年非常狂热的学习机器学习的相关技术,也写了一些自己的理解和感悟.今天大概看了一下这个博客的总体阅读人数已经有70多万了,印象中之前还只有十多二十万.很高兴这些文章能够帮助你更好的理解一些机器学习相关的基础知识,非常感谢各位读者和爬虫机器人(:-p)的支持! 后来个人选择将工作的方向从机器学习换到了Hadoop相关领域,中间有很多感悟我想之后再单独

Hadoop 2:Mapper和Reduce Understanding and Practicing Hadoop Mapper and Reduce 1 Mapper过程 Hadoop将输入数据划分为等长的小数据块(默认为64MB)的过程叫做分片,并为每个分片构建一个Mappper任务,并由Mapper任务执行用户自定义的函数处理分片中的数据,mapper就是将这些数据中包含我们感兴趣或要处理的数据构成一个以键值存储的数据集,比如按年月分析NCDC每月最高温度信息(关于NCDC温度数据格式和

早上发现一个任务有20个reduce,但是只有四个正常完成,剩余16个等待了8个小时才分配执行(集群槽位资源充足) 解决方法:查看了集群的log,发现有这种warn: -- ::, WARN org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress: No room for reduce task. Node tracker_s lave028.hadoop.sjs.org:localhost/ has bytes free; but we expect red uce in

这几天学习了MapReduce,我参照资料,自己又画了两张MapReduce的架构图. 这里我根据架构图以及对应的源码,来解释一次分布式MapReduce的计算到底是怎么工作的. ​话不多说,开始! 首先,结合我画的架构图来进行解释. 上图是MapReduce的基本运行逻辑.把图从中间切分,左边为Map任务,右边为Reduce任务.Map的输出是Reduce的输入.因此Map执行完毕Reduce才能执行,两者的执行顺序是一个线性关系,即输入输出的关系为:HDFS->Map->Reduce-&g

hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount 基本环境: 系统:win7 虚机环境:virtualBox 虚机:centos 7 hadoop版本:2.7.3 本次先以独立模式(本地模式)来运行. 参考: hadoop docs ​ 1 hadoop 安装 java环境 yum install java-1.8.0-openjdk hadoop下载压缩包并安装 mkdir ~/hadoop/ cd ~/hadoop/ # http://apache.fayea.com/hadoop

Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 随后在2

目录 [TOC] 1.CDH介绍 1.1.什么是CDH和CM? CDH一个对Apache Hadoop的集成环境的封装,可以使用Cloudera Manager进行自动化安装. Cloudera-Managerceql(本文中简称CM)是一个工具,CM能够管理一个大的Hadoop cluster并不是一只要下载tar files什么压缩并启动services这么简单.后续有非常多设定.监控等麻烦的事要处理,CM都能够做到,有些类似Casti.Cloudera Manager整合了一列的功能让系统

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库