我想问一下。为什么如果我在mapreduce.map/reduce.memory.mb和mapreduce.map/reduce.java.opts中将mapred-site.xml配置为比默认值更大的值会使我的工作变慢？但是如果我将它配置得太低，那么我会任务失败。而且我认为在这种情况下，我在hadoop上的内存配置是没有必要的......你能给我解释一下吗？ 最佳答案 当您增加mapreduce.map/reduce.memory.mb和mapreduce.map/reduce.java.opts的值时，您的环境中可能会发生什么>
我正在阅读原始的MapReduce论文。我的理解是，当处理数百GB的数据时，传输如此多数据的网络带宽可能成为MapReduce作业的瓶颈。对于map任务，我们可以通过在已经包含任何给定拆分数据的worker上安排map任务来减少网络带宽，因为从本地磁盘读取不需要网络带宽。然而，shuffle阶段似乎是一个巨大的瓶颈。reduce任务可能会从所有map任务接收中间键/值对，并且几乎所有这些中间键/值对都将通过网络流式传输。当处理数百GB或更多的数据时，有必要使用组合器来实现高效的MapReduce作业吗？ 最佳答案 如果Combine
1. 元素2：3D，互联网的下一个伟大迈进1.1. 3D的必要性不仅仅是因为它预示着新事物的出现1.1.1. 为了使人类文化和劳动实现从物理世界向数字世界的过渡，必须借助3D环境1.2. 用户通过几乎源源不断的高分辨率照片甚至视频来表达自己，其中许多照片和视频都是在旅途中拍摄的1.2.1. 用户发布它们的目的只是分享自己在某时某刻正在做什么、吃什么或想什么1.2.2. 由YouTube、Instagram、Snapchat和TikTok等全新的社交媒体网络引领的1.3. 许多父母通过新型冠
我目前正在研究JavaMapReduce。我们拥有读取JavaMapper类中的每一行然后针对DB进行一些验证的功能。问题是在DB中我们有大约500万条记录。Mapper的输入文件也可能包含@100万条记录。所以就像我们扫描800万条记录的每一行一样。这个过程需要很长时间。任何人都可以建议我们是否有更好的方法来提高性能。运行多个map，并行执行(虽然HadoopJavaMapreduce本身就是这样做的)但是看当前时间我认为它不应该花费这么多时间可能是我缺少JavaMapreduce等的任何配置。提前感谢您的帮助。 最佳答案 我建议
我正在尝试运行WordCountexample.但是我在编译程序时遇到了问题。我得到错误:error:packageorg.apache.hadoop.mapreddoesnotexist执行后:javac-classpath/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.3.jar-dwordcount_classesWordCount.java我使用这个tutorial设置了hadoop.我也在stackoverflow上查了一下:question并在/usr/local/hadoop中执行bin/hadoopclas
我正在GoogleCloud上创建一个集群，他们要求我选择我想使用多少台机器以及每台机器上应该有多少个内核。如果我想运行MapReduce作业，要求8台每台1个内核的机器和要求2台每台4个内核的机器之间有实际区别吗？ 最佳答案 你在标题和正文中的问题是不同的。当在4x1core和1x4core之间进行选择时，后者具有数据局部性的优势-映射器和缩减器之间没有数据传输，所有数据都在同一台机器上。另一个需要考虑的重要因素是RAM的数量。如果您必须在1台16GBRAM的机器和8台2GBRAM的机器之间做出选择，您最好选择第一个选项，因为某些
请原谅这个基本问题。但我想知道为什么当我们尝试加载一些大小大于block大小时的mapreduce作业没有启动。我在某个地方了解到MapReduce将负责将数据集从LFS加载到HDFS。那为什么当我给hadoopfs-put命令时我无法在控制台上看到mapreduce日志？提前致谢。 最佳答案 您正在考虑将生成MapReduce作业的hadoopdistcp。https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-distcp/DistCp.htmlDistCpVersion2(distribute
问题陈述:使用MapReduce查找每个城市的最高温度输入:Kolkata,56Jaipur,45Delhi,43Mumbai,34Goa,45Kolkata,35Jaipur,34Delhi,32输出:Kolkata56Jaipur45Delhi43Mumbai34我写了下面的代码:map:importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.ap
目录一、前言二、准备数据三、编程实现3.1、统计出搜索过包含有“仙剑奇侠传”内容的UID及搜索关键字记录3.2、统计rank2的所有UID及数量3.3、上午7-9点之间，搜索过“赶集网”的用户UID3.4、通过Rank：点击排名对数据进行排序四、参考一、前言最近学习大数据的知识，需要做一些有关HadoopMapReduce的实验实验内容是在sogou.500w.utf8数据的基础上进行的。实现以下内容：1、统计出搜索过包含有“仙剑奇侠传”内容的UID及搜索关键字记录2、统计rank2的所有UID及数量3、上午7-9点之间，搜索过“赶集网”的用户UID4、通过Rank：点击排名对数据进行排序该实
我需要从java应用程序调用mapreduce作业。我用ToolRunner.run(newValidation(),pathsMoveToFinal.toArray(newString[pathsMoveToFinal.size()]));如果我不设置conf的mapred.job.jobtracker，它将永远运行。maptask变为100%，然后回到其他百分比。如果我设置mapred.job.jobtracker，它会提示找不到映射器类:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:utils.DataVa
