我玩过各种流映射减少字数统计示例，其中Hadoop/Hbase似乎采用大文件并在节点之间平均拆分(在换行符处)。然后它将部分文档的每一行提交到我的代码的map部分。我的问题是，当我有很多小的非结构化和半结构化文档时，如何让Hadoop将整个文档提交到我的map代码？ 最佳答案 文件拆分由InputFormat.getSplits计算。因此，对于每个输入文件，它都会获得拆分数，并且每个拆分都会提交给映射器。现在基于InputFormatMapper将处理输入拆分。我们有不同类型的输入格式，例如TextInputFormat，它将文本文
我了解资源管理器将MapReduce程序发送到每个节点管理器，以便MapReduce在每个节点中执行。但是在看到这张图片之后，我对实际Map&Reduce作业的执行位置以及数据节点之间的洗牌如何发生感到困惑？难道不是花时间对不同数据节点的数据进行排序和混洗/发送数据来执行ReduceJob吗？请解释一下。另外请告诉我什么是图中的MapNode和ReduceNode。图片来源:http://gppd-wiki.inf.ufrgs.br/index.php/MapReduce 最佳答案 inputsplit是存储在hdfs上的文件的逻辑
我是Hadoop和MapReduce编程的新手。我有一个数据集，其中包含943个用户对电影的评分。每个用户最多评价了20部电影。现在我希望我的Mapper的输出是用户ID和一个自定义类，它将有两个列表用于电影(用户评分的电影ID)和评级(每部电影的评级)。但是我不确定在这种情况下如何从Map方法输出这些值。代码片段如下:-publicclassUserRatingsimplementsWritableComparable{privateListmovieId;privateListmovieRatings;publicListgetMovieRatings(){returnmovieR
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>
我正在尝试计算hadoop独立设置中的平均数字。我无法运行该程序。但是程序编译没有任何错误，并且还创建了jar文件。我想我正在使用正确的命令在hadoop设置中执行程序。有人请查看我的代码并告诉我是否有任何问题。这是我的代码importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.ap
我是Hadoop新手。我正在尝试使用以下代码读取HDFS上的现有文件。配置似乎文件和文件路径也是正确的。-publicstaticclassMapextendsMapper{privatestaticTextf1,f2,hdfsfilepath;privatestaticHashMap>friendsData=newHashMap();publicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException{Configurationconf=context.getConfiguration();Pathpath=newPath("hdfs://cshadoop
作者推荐【二叉树】【单调双向队列】LeetCode239:滑动窗口最大值本文涉及的基础知识点C++算法：滑动窗口总结题目给你一个字符串s、一个字符串t。返回s中涵盖t所有字符的最小子串。如果s中不存在涵盖t所有字符的子串，则返回空字符串“”。注意：对于t中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于t中该字符数量。如果s中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。示例1：输入：s=“ADOBECODEBANC”,t=“ABC”输出：“BANC”解释：最小覆盖子串“BANC”包含来自字符串t的‘A’、‘B’和‘C’。示例2：输入：s=“a”,t=“a”输出：“a”解释：整个字符串s是最小覆盖
我在文本文件中有大量数据(1,000,000行)。每行有128列。现在我正在尝试用这个大数据构建一个kd树。我想使用mapreduce进行计算。针对我的问题的蛮力方法:1)编写一个mapreduce作业来查找每一列的方差并选择方差最高的列2)将(列名，方差值)作为输入编写另一个mapreduce作业将输入数据分成两部分。对于给定的列名，第1部分包含所有值小于输入值的行，第二部分包含大于输入值的所有行。3)对于每个部分重复步骤1和步骤2，继续该过程，直到每个部分剩下500个值。列名称、方差值构成我的树的单个节点。因此，对于高度为10的树，我需要使用蛮力方法运行1024个mapreduce
我正在尝试在AWSEMR上运行字数统计示例，但是我很难在集群上部署和运行jar。这是一个自定义的字数统计示例，我在其中使用了一些JSON解析。输入在我的S3存储桶中。当我尝试在EMR集群上运行我的作业时，我收到错误消息，即在我的Mapper类中找不到主要功能。互联网上到处都是字数统计示例mapreduce作业的代码就像他们创建的一样，三个类，一个扩展Mapper的静态映射器类，然后是扩展Reducer的reducer，然后是包含作业配置的主类，所以我不确定为什么会看到错误。我使用Maven程序集插件构建我的代码，以便将所有第三方依赖项包装在我的JAR中。这是我编写的代码packagec
最近遇到一个问题WillallHivequeriesbeconvertedintomapandreducejobs?我知道Hive查询被转换为一系列MapReduce作业。我不是在谈论在Hive中调用外部脚本。是否存在不需要reduce作业且Hive可以通过Map作业本身获得结果的情况。你有什么想法？ 最佳答案 是的。这仅取决于您正在运行的作业类型。例如，如果您有一个具有架构(姓名、ID、部门)的员工表。以下查询运行仅map作业。Mapper从配置单元表中接收(Name,id,department)作为值，并发出Name和Nullw
