输出mapreduce日志
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输出mapreduce日志 相关的博客
使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台
出处:http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1340057 流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大,所以入库前合并,可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成,写入
科技探索者
8年前
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python调用mrjob实现hadoop的mapreduce日志解析
咱们一般写mapreduce是通过java和streaming来写的,身为pythoner的我, java不会,没办法就用streaming来写mapreduce日志分析。 这里要介绍一个 模块,是基于streaming搞的东西。 mrjob 可以让用 Py
技术小胖子
8年前
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MapReduce实现手机上网日志分析(分区)
一、问题背景 实际业务的需要,比如以移动为例,河南的用户去了北京上网,那么他的上网信息默认保存在了北京的基站,那么我们想要查询北京地区的上网日志信息默认也包含了其他地区用户的在本区的上网信息,否则只能扫描日志找到北京,很慢,所以分区很需要。 二、数据集分析
哈沙给
9年前
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MapReduce实现手机上网日志分析(排序)
一、背景 1.1 流程 实现排序,分组拍上一篇通过Partitioner实现了。 实现接口,自动产生接口方法,写属性,产生getter和setter,序列化和反序列化属性,写比较方法,重写toString,为了方便复制写够着方法,不过重写够着方法map
哈沙给
9年前
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MapReduce对交易日志进行排序的Demo(MR的二次排序)
1.日志源文件 (各个列分别是: 账户,营业额,花费,日期) zhangsan@163.com 6000 0 2014-02-20 lisi@163.com 2000 0 2014-02-20 lisi@163.com 0 100 2014-02-20 zha
技术小哥哥
8年前
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阿里云E-MapReduce 作业结果和日志查看
执行记录查看 1.登录阿里云 E-MapReduce 控制台执行计划页面。 2.单击相应执行计划条目右侧操作中的运行记录,即可进入执行记录页面。如下图所示: 执行序列 ID: 本次执行记录的执行次数,表明了它在整个执行队列中的顺序位置。比如第一次执行就是1,
云栖技术
8年前
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MapReduce 编程模型在日志分析方面的应用
简介 日志分析往往是商业智能的基础,而日益增长的日志信息条目使得大规模数据处理平台的出现成为必然。MapReduce 处理数据的有效性为日志分析提供了可靠的后盾。 本文将以对访问网页用户的日志进行分析,进而挖掘出用户兴趣点这一完整流程为例,详细解释 MapRe
skyme
9年前
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《Flume日志收集与MapReduce模式》一1.4 源、通道与接收器
本节书摘来自华章出版社《Flume日志收集与MapReduce模式》一书中的第1章,第1.4节,作者 [美] 史蒂夫·霍夫曼(Steve Hoffman)斯里纳特·佩雷拉(Srinath Perera),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看
华章计算机
8年前
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输出mapreduce日志 相关的问答
MapReduce程序没输出日志
1. 服务器上:hadoop-2.3.0-cdh5.1.3 、centos 本地eclipse远程连接的hadoop,运行mapreduce程序成功,但是控制台没有日志(就是map跑了X%,reduce跑了X%这样的日志木有)。我看到别人
爵霸
9年前
1314
e-mapreduce读取OSS失败
使用e-mapreduce创建集群和spark作业,输入和输出使用oss。 在输入数据很小时(几kb),程序没有问题。当输入的文件是100MB时,作业运行失败,查看节点的错误日志,有如下内容: 16/02/06 15:56:08 INFO oss.OssR
help@ftp4oss
9年前
3348
通过mapreduce向mysql大量写数据时报错Communications link failure during rollback(). Transaction resolution unknown.
报错如下: ``` AttemptID:attempt_1398735110766_0055_r_000000_0 Timed out after 600 secs Error: java.io.IOException: Communications
小旋风柴进
9年前
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8年前
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 大数据计算服务(MaxCompute,原名 ODPS)是一种快速、完全托管的 GB/T
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8年前
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EMR上的Spark工作突然耗时30小时(从5小时起)
我有一个Spark作业,它运行在1个主服务器和8个核心的Amazon EMR集群上。简而言之,Spark作业从S3读取一些.csv文件,将它们转换为RDD,在RDD上执行一些相对复杂的连接,最后在S3上生成其他.csv文件。这项工作在EMR集群上执行,过去大约
小六码奴
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