我正在使用Hadoop进行一个项目,它似乎是在本机中合并Java并提供对Python的流支持。选择其中一项会对性能产生重大影响吗?我已经足够早了,如果一种方法或另一种方法存在显着的性能差异,那么我可以选择任何一种方法。
Java的动态性不如Python,并且在其VM中投入了更多精力,使其成为一种更快的语言。Python还因其全局解释器锁而受阻,这意味着它无法将单个进程的线程推入不同的内核。
这是否会产生重大变化取决于您打算做什么。我怀疑两种语言都可以为您服务。
在我的map函数中,我试图从distributedcache中读取一个文件,将其内容加载到哈希映射中。 MapReduce作业的sys输出日志打印HashMap的内容。这表明它已经找到了文件,已经加载到数据结构中并执行了所需的操作。它遍历列表并打印其内容。从而证明手术是成功的。 感谢帮助。 干杯!
当我试图为Java设置变量时,它似乎没有按照预期的方式进行。 我在我的机器上作为安装程序专门用于运行和使用Hadoop。此用户是sudoer。 一些信息: 并列出内容 然后键入和,这将显示以下路径: 好的,使用这些信息,然后将该目录复制到文件中,如下所示:
到目前为止,我做了一些研究和ACC。据我所知,Hadoop在HDFS中提供了处理原始数据块(文件)的框架,而HBase是Hadoop之上的数据库引擎,它基本上处理结构化数据而不是原始数据块。Hbase在HDFS上提供了一个逻辑层,就像SQL一样。正确吗?
本文向大家介绍Hadoop上Data Locality的详解,包括了Hadoop上Data Locality的详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Hadoop上Data Locality的详解 Hadoop上的Data Locality是指数据与Mapper任务运行时数据的距离接近程度(Data Locality in Hadoop refers to the“proximity” of
我有两个集群,每个集群运行不同版本的Hadoop。我正在研究一个POC,我需要了解YARN如何提供同时运行多个应用程序的能力,这是用经典的Map Reduce框架无法实现的。 Hadoop Classic:我有一个wordcount.jar文件,并在单个集群上执行(2个映射器和2个简化器)。我并行地开始了两个工作,一个幸运的开始首先得到了两个映射器,完成了任务,然后第二个工作开始。这是预期的行为。
有一个叫做“袖扣”的程序,运行方式如下: 本程序以1个文件作为输入,在“output-dir”中生成4个文件作为输出。 多谢了。