背景我们在进行两个集群间数据同步的时候,使用的是hdfs的distcp的方式进行跨集群跨版本的数据同步,但是在执行hdfs distcp 命令时,发现在运行到 with build listing处就卡住了 .具体问题如下图:针对问题解决,中间我们试过了哪些办法1 首先查看hdfs本身服务状态是否正常,get命令是否可用? 这里我们尝试使用get的方式从源集群中下载一个文件来进行测试, hadoo
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2024-01-03 13:44:24
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-09-01 08:20:07
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# Hive D Reduce阶段卡住的探讨与解决方案
在使用Apache Hive进行数据处理时，用户可能会遇到任务在D Reduce阶段卡住的情况。这种现象通常是由于多种原因导致的，包括资源分配不足、数据倾斜、网络延迟、以及简单的代码错误等。本文将对D Reduce阶段卡住的原因进行分析，并提供一些解决方案和代码示例，帮助用户更好地理解和处理这些问题。
## Hive作业执行流程
在Hi
原创
2024-09-15 03:23:35
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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2023-09-20 07:14:30
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map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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问题： hive任务执行进度卡在99%是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。规避
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2023-07-10 18:40:00
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sql语句insert overwrite table jk_ld_xyxj_1214_25002 partition (stat_month='202110')
select a.msisdn, a.25002_area_type, a.longitude, a.latitude from
(select msisdn,25002_area_type,longitude,latitude,row
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2023-07-11 10:32:12
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# 如何解决“sqoop 导入 hive reduce 任务卡住”问题
## 1. 流程概述
首先让我们来看一下整个流程，以便更好地理解如何解决这个问题。下面是一个简要的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 使用 Sqoop 将数据从关系型数据库导入到 HDFS |
| 步骤二 | 使用 Hive 将数据从 HDFS 导入到 Hive 表中 |
|
原创
2024-03-30 04:59:21
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haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。 Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的
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2023-10-02 20:57:52
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## 如何解决"Hadoop Map 卡住"的问题
### 一、整体流程
为了解决"Hadoop Map 卡住"的问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 检查hadoop集群状态 |
| 2 | 检查map任务状态 |
| 3 | 查看日志信息 |
| 4 | 检查数据倾斜 |
| 5 | 调整配置参数 |
### 二、详细
原创
2024-02-21 06:27:50
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## 如何解决"Hadoop 任务卡住"问题
### 1. 概述
当使用Hadoop进行大规模数据处理时，我们可能会遇到任务卡住的情况。这种情况通常发生在任务运行时间较长、数据规模较大或集群负载较高的情况下。在本文中，我将简要介绍一下解决"Hadoop 任务卡住"问题的流程，并提供相应的代码示例。
### 2. 解决流程
下表展示了解决"Hadoop 任务卡住"问题的流程：
| 步骤 |
原创
2023-07-21 05:58:47
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从初学hadoop后，参照相关文档对hadoop生态环境相关项目hive也初学了下。 1）hive相关参考文档： 1. http://wiki.apache.org/hadoop/Hive
2. HQL文档：https://cwiki.apache.org/confluence/displ
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2024-07-23 10:37:03
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1.hive是什么？hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了
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2023-09-03 19:07:47
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# Hadoop WordCount 卡住问题的解决方案
Hadoop是一个流行的大数据处理框架，其“WordCount”示例程序用于统计文本文件中每个单词的出现频率。然而，在实际运行中，有时会遇到程序卡住的情况。本文将为初学者详细介绍Hadoop WordCount的实现流程，并针对可能出现的卡住问题提供解决方案。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解实现Hadoop WordCoun
cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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最近一直太忙，都没时间写博客了。首先是平时需要带我的一个哥们，他底子比我稍弱，于是我便从mybatis、spring、springMVC、html、css、js、jquery一个一个的教他，在教的过程中笔者也发现了很多之前自己没有弄明白的问题，所以说想把一样东西学好并不容易。另外笔者也参与了公司的大数据项目，学会怎么写一个MR，以及hdfs、hbase、hive、impala、zookeeper的
关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。MRv1 的缺陷 MapRedu
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2024-05-30 12:17:49
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Hadoop MapReduce是一个软件框架(framwork)，这个架构的目的是方便程序员在大规模集群(可大到上千台结点)上处理超大规模数据(可多到
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2011-11-08 21:56:00
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