一般map不动都是数据不均衡导致的,分区表的本质就是不同的文件目录,所以我觉得你直接把原始数据搞到分区表就行了,不用压缩, CREATE TABLE AAA (
nameSTRING, id STRING
)
PARTITIONED BY (month)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY'\t';
Insert overwritetable AAA(month=’2016-06’)
Select ...
1、集群的资源利用率和配置有关更和运行的job的类型和数据量有关 2、理论上一个datanode可以有多个container 3、要看运行的job 4、假如我每次提交1000个job 也需要一个一个配置吗
一般这种情况下类不能解析 就是加载不出来类的问题 第一时间想到包的错误
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balance_swith 参数怎么设置的?
本身集群的数据分布就不均匀哦
可以看一下http://hadooptutorial.info/hadoop-performance-tuning/ 这篇文章写得比较好
AM参数mapreduce.map.memory.m表示AM要为map Container申请内存大小 这个值一般根据mr任务来定 设置过大 那集群能跑的mr总数会少,设置过小,会限制任务的执行,默认1G mapred.child.java.opts一般设置为单台机器的总内存/并发数量(=核数)
处理TB级的数据很有优势
https://www.iteblog.com/archives/992.html 看下这篇文章 写的很详细了
数据库里的数据能贴出来吗
in
应该可以吧 日志报什么错误可以贴出来看看
这是不同的方向,虚拟化技术 cloudstack,openstack最后的发展方向是系统架构师,主要是处理分布式 高并发 高可用等架构的设计 hadoop spark是数据处理的架构 发展的方向是数据架构师 比如数据挖掘 算法 等 但是这两个方向在前期是都要学的 然后看自己适合哪个方向 再去深入研究就好