Request received to kill task 'attempt_201411191723_2827635_r_000009_0' by user ------- Task has been KILLED_UNCLEAN by the user 原因如下: 1.An impatient user (armed with "mapred job -kill-task" command) 2.JobTracker (to kill a speculative duplicate…

报错 :ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver 需求描述: hadoop需要动态加载个三方jar包(比如mysql JDBC 驱动包),是在MR结束后,使用hadoop 的filesystem系统读取HDFS文件,调用JDBC驱动类插入数据库,但是运行时报错找不到驱动类. 第一个方法:加到HADOOP_HOME/lib下不可行,集群需要重启(集群再用,队列有任务进行中).第二个方法:job2.addFileToClassPath(file)和D…

有问题的代码: package com.mytq.weather; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparator; public class WSortComparator extends WritableComparator { public WSortComparator() { super(Weather.class, true); } @Over…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个…

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相…

1.概述 在接触了第一代MapReduce和第二代MapReduce之后,或许会有这样的疑惑,我们从一些书籍和博客当中获取MapReduce的一些原理和算法,在第一代当中会有JobTrack,TaskTrack之类的术语,在第二代会有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等等术语.然又有Shuffle.Partitioner.Sort.Combiner等关键字,如何区分它们,理顺其之间的联系. 在Hadoop2.x大行其道的年代,其优秀的资源管…

  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子, 本论文将详细描述这个模型.   MapReduce架构的程序能够在大量的 普…

转自:Mapreduce多进程与spark多线程 Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型(这里指server/driver 端采用的模型),这与Hadoop 2.0(包括YARN和MapReduce)是一致的.Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型,实现方式是epoll+状态机,而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka,该软件实现了Actor模型,性能非常高.尽管二者在server端采用了一致的并发模型,但在任务级别(特指 Spar…

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc…