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一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数：
为什么运行任务时客户端不可用 问题 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态，为什么此时客户端会不可用？ 回答 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态（不间断
为什么运行任务时客户端不可用 问题 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态，为什么此时客户端会不可用？ 回答 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态（不间断
line is too long. Shorten command line for ServiceStarter or also for Application default configuration. 回答 打开项目中“ .idea\workspace.xml”文件。 找到标签“<component
FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。 其他配置参数详细信息，请参见“弹性云服务器 > 快速入门 > 购买并登录Windows弹性云服务器” 方法二：使用本机访问M
Streaming应用超过token有效期，应用失败 问题 修改kerberos的票据和HDFS token过期时间为5分钟，设置“dfs.namenode.delegation.token.renew-interval”小于60秒，提交Spark Streaming应用，超过token有效期，提示以下错误，应用失败。
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spark.examples.FemaleInfoCollection： 样例：类CollectMapper val spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some
spark.examples.FemaleInfoCollection： 样例：类CollectMapper val spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务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MapReduce作业（application/job）通常会把
B，其中pool B包含两个节点。用户提交了一个任务App1到pool B，由于HDFS空间不足，App1运行失败，导致pool B的两个节点都被App1的AM加入了黑名单，根据上述原则，2个节点小于8个节点的33%，所以YARN不会释放黑名单，使得App1一直无法得到资源而保持运行状态，后续
B，其中pool B包含两个节点。用户提交了一个任务App1到pool B，由于HDFS空间不足，App1运行失败，导致pool B的两个节点都被App1的AM加入了黑名单，根据上述原则，2个节点小于8个节点的33%，所以YARN不会释放黑名单，使得App1一直无法得到资源而保持运行状态，后续
进入目录“/opt/Bigdata/apache-tomcat-7.0.78/webapps/web/WEB-INF/lib/components/Kafka/”。 cd /opt/Bigdata/apache-tomcat-7.0.78/webapps/web/WEB-INF/lib/components/Kafka/
运行Spark应用时修改split值报错 用户问题 在Spark应用下修改split值时报错。 问题现象 用户需要通过修改一个split最大值来实现多个mapper，从而达到提速的目的，但是执行set命令修改Hive的配置时报错。 0: jdbc:hive2://192.168.1
--class：Spark应用的类名。 --master：Spark用于所连接的master，如yarn-client，yarn-cluster等。 application-jar：Spark应用的jar包的路径。 application-arguments：提交Spark应用的所需要的参数（可以为空）。
集群管理器在不同的应用之间调度资源。Driver同时会启动应用程序DAG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。 所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。
在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application has not requested more than the maximum memory capability of
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务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MapReduce作业（applicatio
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务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MapReduce作业（applicatio
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