Hadoop Streaming框架使用（二）

提交hadoop任務示例： 

$hadoop_home/bin/hadoop streaming \

-input /user/test/input -output /user/test/output \ 

-file /home/work/myreducer.sh \

-jobconf mapred.job.name=」file-demo」 

還有一些較為複雜的使用，比如需要指定任務個數等，可以使用

-jobconf mapred.job.map.capacity=m -jobconf mapred.job.reduce.capacity=n 

上面的命令設定最多同時執行m個map任務，n個reduce任務，如果m或n為0或者沒有指定，則對應的capacity沒有限制，預設配置就是0沒有限制。建議在執行作業時都設定map和reduce capacity，防止作業占用過多資源。 

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hadoop streaming記憶體超限解決方案

解決方案 1.提高記憶體上限 增加配置，將上限調高到8000m，這樣就解決了，如下 d stream.memory.limit 8000 2.將讀入詞表的操作轉到reducer階段完成 這樣需要點思路轉換，我需要對比的key是地理位置，詞表的key也是地理位置，可以在reducer階段將它們歸併起來...

Hadoop Streaming框架使用（二）

提交hadoop任務示例 hadoop home bin hadoop streaming input user test input output user test output file file home work myreducer.sh jobconf mapred.job.name f...

HadoopStreaming常用引數簡單說明

1 基本開發引數 input 輸入路徑，指的是hdfs上的路徑 output 輸出路徑，指的也是hdfs上的路徑 reducer python red.py 執行reduce過程的 的執行引數 file map.py 需要分發的檔案 將上述map reduce的 檔案分發到hdfs上 2 優化引數 ...