转自:http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/39075883 作业提交到的队列:mapreduce.job.queuename 作业优先级:mapreduce.job.priority,优先级默认有5个:LOW VERY_LOW NORMAL(默认) HIGH VERY_HIGH   1.静态设置 1.1 Pig版本 SET mapreduce.job.queuename root.etl.distcp; SET mapreduce.job.p

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

1.基本概念 2.Mapper package com.ares.hadoop.mr.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; //Long, String,

1.概念.方案 2.代码示例 InverseIndexOne package com.ares.hadoop.mr.inverseindex; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.L

1.概念 2.Hadoop默认分组机制--所有的Key分到一个组,一个Reduce任务处理 3.代码示例 FlowBean package com.ares.hadoop.mr.flowgroup; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; public class FlowBean

1.概念 2.代码示例 FlowSort package com.ares.hadoop.mr.flowsort; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; i

1.代码示例 package com.ares.hadoop.mr.flowsort; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apac

1.基本概念 2.Mapper代码 package com.ares.hadoop.mr.flowsum; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.util.StringUtils; import

除了使用Hive,Pig来执行一个MapReduce任务,不需要专门的把项目打成jar包,提交执行,或者定时执行,因为Hive,Pig这些开源框架已经,帮我们自动打包上传了. 而有些时候,我们自己手写了一个MapReduce的任务,然后这个任务里面依赖了其他的第三方包,比如说是Lucene的,或者是Solr,ElasticSearch的,那么打包的时候就需要将这些依赖的jar包也一起的打包进去. 如果你用的是maven,那么事情就简单了,maven会自动把所有依赖的jar包,打成一个统一的jar

Hadoop开发job需要定一个Map/Reduce/Job(启动MR job,并传入参数信息),以下代码示例实现的功能: 1)将一个用逗号分割的文件,替换为“|”分割的文件: 2)对小文件合并,将文件合并为reduceNum个文件. DataMap.java package com.dx.fpd_load; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.

Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎.该框架(如图 1 所示)使用 Oozie 协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调,您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie.您可以使用 Oozie bundle 系统提交或维护一组协调应用程序.作为本练习的一部分,Oozie 运行了一个 Apache Sqoop 作业,以便在 MySQL 数据库中的数据上执行导入操作,并将数据传输到 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中.可以利用导入的数

错误原文分析 文件操作超租期,实际上就是data stream操作过程中文件被删掉了.一般是由于Mapred多个task操作同一个文件.一个task完毕后删掉文件导致. 这个错误跟dfs.datanode.max.transfer.threads參数到达上限有关.这个是datanode同一时候处理请求的任务上限,总默认值是 4096,该參数取值范围[1 to 8192] hadoop docs hdfs-site.xml dfs.datanode.max.transfer.threads 409

1.概念 2.参考资料 提高hadoop的mapreduce job效率笔记之二(尽量的用Combiner) :http://sishuo(k).com/forum/blogPost/list/5829.html Hadoop学习笔记—8.Combiner与自定义Combiner:http://www.tuicool.com/articles/qAzUjav Hadoop深入学习:Combiner:http://blog.csdn.net/cnbird2008/article/details/2

基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比,相比于MapReduce,TDW Spark执行时间减少了66%,计算成本降低了40%. 原文链接:http://www.csdn.net/article/2014-11-04/2822474 算法介绍 互联网的发展导致了信息爆炸.面对海量的信息,如何对信息进行刷选和过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,已经成为了一个亟待解决的问题.推荐系统可以通过用户与信息之间的联系,一方面帮助用户获取有用的信息,另

搭建了一个Hadoop的环境,Hadoop集群环境部署在几个Linux服务器上,现在想使用windows上的Java客户端来操作集群中的HDFS文件,但是在客户端运行时出现了如下的认证错误,被折磨了几天,问题终得以解决.以此文记录问题的解决过程. (如果想看最终解决问题的方法拉到最后,如果想看我的问题解决思路请从上向下看) 问题描述 上传文件的代码: private static void uploadToHdfs() throws FileNotFoundException,IOExcepti

整理下,基本分两个方式: 一.对于大量大文件(大于block块设置的大小) 增大minSize,即增大mapred.min.split.size的值,原因:splitsize=max(minisize,min(maxsize,blocksize)),blocksize一般不会做修改. 在没有设置minisize,maxsize时,splitsize取blocksize. 二.对于大量小文件(小于block块设置的大小) 这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行, 需要使用

import sys import tstree fname = 'high_freq_site.list' tree = tstree.TernarySearchTrie() tree.loadData(fname) token = '' counter = post = [] # url, count, posttime for line in sys.stdin: line = line.strip() arr = line.split() : continue #print arr nu

https://blog.csdn.net/bxyz1203/article/details/8057810

首先进入到rabbitmq目录下的sbin目录 方法1: ./rabbitmqctl list_queues| grep helloQueue | awk '{print $1}' | xargs -n1 rabbitmqctl delete_queue 方法2: ./rabbitmqctl list_queues| grep helloQueue | awk '{a[$1]} END {for(i in a){rabbitmqctl delete_queue i;}}'

本地模型运行 1:在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行       ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/)       ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://centosReall-131:9000/wc/srcdata)   2:在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置文件,也会提交给localjobrunner执行