Hadoop的小作业模式, 数据量小非常节约时间,测试使用Uber,数据量超过块大小就会自动启用了。 要启动ubertask,reduce数得是1。 参数设置: mapreduce.job.ubertask.enable mapreduce.job.ubertask.maxbytes ...
一 问题描述:mr 编写正常 打好jar包后运行jar。眼看 map reduce 然后就结束了也没有啥错误和异常唯一个报错 :running in uber mode : false 二 解决办法: 加上这一句话: 在构造job类中加上:System.setProperty HADOOP USER NAME , root 原因:操作HDFS文件系统权限问题,具体的还需要百度。 三 解决流程: i ...
2021-06-24 14:44 0 182 推荐指数:
Hadoop的小作业模式, 数据量小非常节约时间,测试使用Uber,数据量超过块大小就会自动启用了。 要启动ubertask,reduce数得是1。 参数设置: mapreduce.job.ubertask.enable mapreduce.job.ubertask.maxbytes ...
异常一:2018-01-09 03:25:37,250 INFO mapreduce.Job: Job job_1515468264727_0001 failed with state FAIL ...
原文 http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/15692003 yarn-site.xml 主要是这几个参数 - mapreduce.job.ubertask.enable | (false) | 是否启用user功能。如果启用了该功能 ...
我修从网上找了份java代码 我为了让它在hadoop下跑起来居然花了两个多小时... 首先最好不要在java代码中设置package...使用default package即可... 然后在java代码所在的文件夹下运行 javac -classpath /home/hadoop ...
错误信息: java.lang.Exception: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1 at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks ...
1.简介 现在很少用到使用MR计算框架来实现功能,通常的做法是使用hive等工具辅助完成。但是对于其底层MR的原理还是有必要做一些了解。 2.MR客户端程序实现套路 这一小节总结归纳编写mr客户端程序的一般流程和套路。将以wordcount为例子进行理解。 运行一个mr程序 ...
target文件夹,发现有两个jar包,把无依赖的jar包复制到虚拟机的hadoop文件夹下 3. ...
hadoop示例中的WordCount程序,很多教程上都是推荐以下二种运行方式: 1.将生成的jar包,复制到hadoop集群中的节点,然后运行 $HADOOP_HOME/bin/hadoop xxx.jar xxx.WordCount /input/xxx.txt /output 2. ...