我有Java(带有map-reducehadoop库):MapWritablemw;我需要在mw的所有MapWritable值上获取迭代器，但是如何？我会写:Iteratorit=((MapWritable)mw.values()).what?我无法替换“什么？”带迭代器。如果我写:mw.values().iterator();我有Iterator而不是MapWritable。 最佳答案 mw.values()返回Collection，如果你需要迭代mw的值，你可以像你说的那样做mw.values().iterator().如果您需
我有一个spark作业(在spark1.3.1中运行)必须迭代几个键(大约42个)并处理该作业。这是程序的结构从map中获取key从与key匹配的配置单元(下面的hadoop-yarn)中获取数据作为数据框处理数据将结果写入配置单元当我为一个键运行它时，一切正常。当我使用42个键运行时，我在第12次迭代时遇到内存不足异常。有没有办法在每次迭代之间清理内存？帮助表示赞赏。这是我正在使用的高级代码。publicabstractclassSparkRunnable{publicstaticSparkContextsc=null;publicstaticJavaSparkContextjsc=
我正在编写一个Hadoop应用程序以特定分辨率计算map数据。我的输入文件是map的图block，根据QuadTile命名。原则。我需要对它们进行子采样，并将它们拼接在一起，直到我有一个覆盖更大区域但分辨率较低的某个更高级别的图block。就像在谷歌地图中缩小一样。目前，我的Mapper对图block进行子采样，而我的reducer将图block组合到一定级别并形成更高一层的图block。所以这么好。但是根据我需要的图block，我需要重复这些map并减少x次步骤，这是我目前无法做到的。这样做的最佳方式是什么？是否可以不明确地将图block保存在某个临时目录中并在这些临时目录上启动新的
我已经为Hadoop编写了一个简单的k-means集群代码(两个独立的程序-mapper和reducer)。该代码正在我本地盒子上的一个小型二维点数据集上工作。它是用Python编写的，我打算使用StreamingAPI。每次运行mapper和reducer后，都会生成新的中心。这些中心是下一次迭代的输入。根据建议，我使用了mrjob,jobpython，适合多步，defsteps(self):return[self.mr(mapper=self.anything,combiner=self.anything,reducer=self.anything)]这只是一次迭代，请告诉我在生成
如何对在HADOOP的Reduce阶段收到的键/值对进行多次迭代。我想做类似的事情，但它没有进入第2次迭代。for(Vectorvalue:values){sum+=value.getVector()[length-1];for(inti=1;i请给我解决方案？？？谢谢:) 最佳答案 您正在遍历values中的结果，一旦您遍历了它们，您就不能再这样做了。如果values中的总数不太大，您可以尝试将值设置为本地集合变量，然后您应该能够多次迭代它们。试试这个:Java:useEnumerationmultipletimes
我的MR程序有一些奇怪的问题，不知道为什么它会这样工作。也许可以给我提示它有什么问题？这就是我的Mapper函数的样子:IntegerClick_ID=0;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();String[]lineArr=line.split("\t");Stringnm_uv_id=lineArr[0];Stringsession_id=lineArr[1];Stringtim
我有这个代码:publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringname=null;Stringsid=null;Stringpredicate=null;Stringoid=null;Stringid=null;StringoutKey=null;StringoutVal=null;LinkedListvaluesList=newLinkedList();Iteratorite=values.iterator();while(ite.h
我已经为Hadoop编写了一个简单的k-means集群代码(两个独立的程序-mapper和reducer)。该代码正在我本地盒子上的一个小型二维点数据集上工作。它是用Python编写的，我打算使用StreamingAPI。我想要关于如何最好地在Hadoop上运行这个程序的建议。每次运行mapper和reducer后，都会生成新的中心。这些中心是下一次迭代的输入。据我所知，每个mapreduce迭代都必须是一个单独的mapreduce作业。看起来我必须编写另一个脚本(python/bash)在每个减少阶段后从HDFS中提取新中心，并将其反馈给映射器。还有其他更简单、更简单的方法吗？如果集
具体来说，我正在尝试找到一种使用mapreduce计算图中最短路径的方法。我想出的那个似乎需要多轮mapreduce。然而，到目前为止，我在Hadoop上阅读的所有文档似乎都没有清楚地描述运行具有多个阶段的mapreduce作业。从第一阶段的reducer中获取输出，并将其作为输入提供给下一阶段的映射器。我希望Hadoop允许像他这样的东西。 最佳答案 我在这里写了博客:http://codingwiththomas.blogspot.com/2011/04/controlling-hadoop-job-recursion.html
什么是有状态迭代器？这个问题与Hadoop中定义的用于执行连接的迭代器有关。作为引用documentation状态:ThisdefinesaninterfacetoastatefulIteratorthatcanreplayelementsaddedtoitdirectly.NotethatthisdoesnotextendIterator.“直接添加回放元素”是什么意思？这个迭代器与普通迭代器有何不同？ 最佳答案 以下是有关有状态迭代器的更多信息:http://en.wikipedia.org/wiki/Iterator(查看生成
