发表评论取消回复
相关阅读
相关 MapReduce剖析笔记之二:Job提交的过程
上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充。这一节,先剖析一下作业提交过程。 在分析之前,我们先进
相关 MapReduce V1:Job提交流程之JobClient端分析
MapReduce V1:Job提交流程之JobClient端分析 我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。
相关 hadoop源码之Job提交
1、Job提交 编写MapReduce代码最后会调用"Job.waitForCompletion(true);",将作业提交到集群中,并等待完成。 1.1
相关 Job的提交——JobTracker
在上一篇博文中,我着重谈到了客户端的JobClient对一个作业的提交所做的工作,那么在本文,我就要好好的谈一谈JobTracker为作业的提交到底干了那些个事情—
相关 Hadoop运行MapReduce Job
在Hadoop的share目录里,自带了一些jar包,里面带有一些mapreduce实例小例子,位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapredu
相关 MapReduce之job提交
MapReduce之job提交 1.Job提交流程源码简介(重要代码提取) 2.图解 3.个人总结 3.1.提交协议(判断是Yarn还是本地
相关 mapreduce.Job: Running job: job_1553100392548_0001
这几天一直在尝试一个mapreduce的例子,但是一直都是卡在mapreduce.Job: Running job: job\_1553100392548\_0001,查看日志
相关 job提交过程
1. 客户端向resourcemanager申请提交job的请求。 2. Resourcemanager向客户端返回job\_id以及共享资源路径hdfs/tmp 3.
相关 hadoop之参数mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps
大家在执行 hive sql 走mr引擎时有没有发现日志打印信息, map 还没到100% reduce 就开始了。 这是由于`mapred-site.xml`配置文件中有
还没有评论,来说两句吧...