6.1 MapReduce 跑的慢的原因Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点:1)计算机性能       CPU、内存、磁盘健康、网络2)I/O 操作优化(1)数据倾斜(2)map和reduce数设置不合理(3)reduce等待过久(4)小文件过多(5)大量的不可分块的超大文件(6)spill次数过多(7)merge次数过多等。6.
作者:孟洋。1. 问题描述当前,我们通过编写Hadoop MapReduce程序对来自上游的源数据文件进行贴源预处理加工。源数据文件发到Hadoop集群后,我们的预处理程序会对源数据进行编码转换、数据去重、加时间拉链、数据清洗、错误数据处理等操作,生成贴源的ODS层数据,供上层建模使用。一直以来系统运行稳定,未出现过问题。但一段时间以来部分源文件的预处理作业频繁出现作业长时间卡死的问题,导致Had
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文章目录MapReduce工作原理流程简介 MapReduce工作原理流程简介 在MapReduce整个过程可以概括为以下过程:输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出输入文件会被切分成多个块,每一块都有一个map taskmap阶段的输出结果会先写到内存缓冲区,然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是100M,溢出的百分比是0.8
Hive 卡在map = 0%, reduce = 0%阶段解决:增加map个数,设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 小于系统默认值,需要综合考虑调用更多map时候的消耗定位时发现任务卡在map = 0%, reduce = 0%阶段,而且发现map分配数量很少,所以猜测分配map较慢,增加map数量可解决问题。...
原创 2021-08-10 11:05:57
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加map数量可解决问题。...
原创 2022-02-13 14:02:01
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概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个Map/Reduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由 map任务(task)以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序, 然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入
今天写了一个简单的MapReduce程序,结果一跑就卡在mapreduce.Job: Running job这里,记录一下解决问题的过程,我在一台内存8G的笔记本上用虚拟机搭建集群,三个虚拟机都开了1G内存,Hadoop版本是3.0.3打开对应的url检查job情况(即上图倒数第二行的http://master/cluster/app/application_1531899388083_0001)
1.前言刚接触mapreduce的人肯定为碰到这样的问题,就是我们在程序中如下类似的命令 System.out.println(year+" "+airTemperature);//无效,控制台没有输出。但是console控制台不给我们输出相应的结果,这对于很多通过System.out来调试的人来说,会是一个很头疼的事情,我也对这个很头疼。昨天在看《hadoop权威指南第二版》的第五章的时候,书中
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IntroductionThis document provides information for users to migrate their Apache Hadoop MapReduce applications from Apache Hadoop 1.x to Apache Hadoop 2.x.本文档提供的信息为用户从Apache Hadoop的1.x的MapReduce应用迁移到A
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最近在做数据迁移的工作,但是那在使用hue建的工作流,提交任务之后两个任务,一个是oozie的常驻进程job laucher,还有一个就是真实的任务。action操作的任务。 执行的结果就是这样的,launcher操作一直停在95%,正真的action操作则一直停在5%这里。然后hue的日志一直在向master发送心跳,也不报错,就一直卡着。然后网上百度了一圈,说调资源就可以了。但是一直
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运行DISM工具 管理员 CMD命令提示符输入下列命令 DISM.exe /Online /Cleanup-image /Scanhealth DISM.exe /Online /Cleanup-image /Restorehealth ...
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在运行WordCount的时候一直卡在上述位置,去网上查找结局的方法,说是是因为yarn管理的内存资源不够了,于是去修改yarn-site.xml文件<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value></property><property> <name>yarn.sched.
原创 2021-08-03 10:08:34
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关于MapReduce中的mapperMapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法。其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等。run()方法提供了setup->map->cleanup()的执行模板。  &nbs
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Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的
1、OSPF的邻居邻接关系的建立都是靠Hello包来完成的,hello包是每经过一个hello-interval发送一次,但是在NBMA网络中,路由器每经过poll interval发送一次给down的邻居(在非广播的网络中是不会给down的邻居发送hello的)OSPF邻居的有限状态机:1、down:初始状态,没有收到来自邻居的hello包,在NBMA网络poll interval时间发送一次h
1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识: 1)hadoop map-reduce的自带的数据类型: 序列化进行网络传输和文件存储,以及 进行大小比较。( 如果是自定义的key,value的数据类型,必须也要写其大小比较的方法) BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 Do
# Hive SQL MapReduce 一直是 0 的问题解决指南 在数据处理的世界里,Hive是一个非常常用的工具,它能将结构化数据应用于SQL查询,而MapReduce则是执行这些查询的计算框架。虽然这两者都非常强大,但有时我们在运行Hive SQL时可能会遇到结果为0的问题,这往往与MapReduce的执行有关。本文将带你一步一步了解如何排查并解决这个问题。 ## 解决流程 以下是解
原创 1月前
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目录问题描述问题分析问题解决网络上的方法(以下方法对遇到的问题无效) 问题描述ubuntu系统无线网络但是点击连接后一直转圈,提示连接失败,网络无法激活 问题针对无线网卡连接,有线网络一般是IP、DNS等问题,比较简单问题分析这可能是由于以下原因之一导致的:1.错误的Wi-Fi密码: 检查您输入的 Wi-Fi 密码是否正确。2.网络不稳定: 网络可能存在连接中断的问题。尝试重新启动路由器或联系网
一、开机无显示类故障【实例1】:主板不启动,开机无显示,有内存报警声("嘀嘀"地叫个不停)故障原因:内存报警的故障较为常见,主要是内存接触不良引起的。例如内存条不规范,内存条有点薄,当内存插入内存插槽时,留有一定的缝隙;内存条的金手指工艺差,金手指的表面镀金不良,时间一长,金手指表面的氧化层逐渐增厚,导致内存接触不良;内存插槽质量低劣,簧片与内存条的金手指接触不实在等等。处理办法:打开机箱,用橡皮
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Solution 0要是手头没有DOS启动盘,可以使用windowXP系统盘,按R进入到故障恢复台,然后使用命令 FIXMBR 多数情况也能够恢复,没有DOS启动盘,一般采取此方法Solution 1用DOS命令fdisk恢复主引导扇区MBR(Main/Master Boot Record)用光盘引导到DOS命令行下,执行:"fdisk /mbr"即可。Solution 2在Linux系统中,恢复
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