在reduce()和cleanup()中执行context.write()的区别？我在某处读到只有在temp_dir中的输出移动到指定的输出目录后才会调用清理？还有如何在MR作业中使用treeMap的例子？ 最佳答案 reducer任务有如下调用方法:run():setup()foreachrecord:reduce()cleanup()如您所见，setup()和cleanup()在每个reducer任务中只被调用一次，而reduce()会为每条记录调用(一条记录是键和值)。在reducer中你一次只有一个键和它的值。在清理中，您可
我如何才能在我的context.write()方法中只放入值。我不想在我的文本文件中写入key，所以我不想在我的context.write()方法中发出key。这是我的映射器代码:publicclassMyMapperextendsTableMapper{privatefinalIntWritableONE=newIntWritable(1);privateTexttext=newText();publicvoidmap(ImmutableBytesWritablerow,Resultvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedE
我是Hadoop的新手，正在编写MapReduce作业，我遇到了一个问题，它似乎是reducerscontext.write方法正在将正确的值更改为不正确的值。MapReduce作业应该做什么？统计总字数(intwordCount)计算不同单词的数量(intcounter_dist)统计以“z”或“Z”开头的单词数(intcounter_startZ)统计出现次数少于4次的单词(intcounter_less4)所有这些都必须在单个MapReduce作业中完成。正在分析的文本文件Hellohowzouzouzouzouhowareyou正确输出:wordCount=9counter_d
我有一个示例程序如下，ubunt18.04上的w.cpp，g++7.3.0#include#include#include#include"stdint.h"#include"Pipes.hh"#include"TemplateFactory.hh"#include"StringUtils.hh"usingnamespacestd;usingnamespaceHadoopPipes;usingnamespaceHadoopUtils;classwMapper:publicMapper{public:wMapper(TaskContext&){}voidmap(MapContext&co
我的映射器会将一些数据写入本地磁盘，并在映射器完成时清理它。但是，如果发生错误(发生异常)，则不会调用cleanup()方法。我可以在我的映射器中捕获异常，但我无法处理未在我的映射器中调用的异常(例如:Jobtracker故障转移到备用节点)。有什么方法可以在映射器获取失败时进行清理？ 最佳答案 您可以覆盖mapper的run方法，以在上下文中围绕输入键的迭代包含一个try/catch并确保调用清理:@Overridepublicvoidrun(){setup(context);try{while(context.nextKeyVa
一.简介在Android开发中、亦或是面试中都离不开四大组件的身影，而在创建或启动这些组件时，并不能直接通过new关键字后跟类名来创建实例对象，而是需要有它们各自的上下文环境，也就是本篇文章要讨论的Context。1.1Context概述Context，字面意思：语境、环境、上下文，在Android系统中，可以理解为当前对象在应用程序中所处的工作环境。其内部定义很多访问应用程序环境中全局信息的接口，通过它可以访问到应用程序的资源有关的类，如：Resources、AssetManager、Package及权限相关信息等。还可以通过它调用应用程序级的操作，如：启动Activity和Service、
这是Hadoop中扩展Mapper类的Map类[1]的示例。[3]是Hadoop的Mapper类。我想创建我的MyExampleMapper，它扩展了ExampleMapper，它也扩展了hadoop的Mapper[2]。我这样做是因为我只想在ExampleMapper中设置一个属性，这样当我创建MyExampleMapper或其他示例时，我不必自己设置属性因为我扩展了ExampleMapper。可以这样做吗？[1]示例映射器importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;publicclassExampleMapperextendsMapper{pr
我遇到了一个有趣的情况，现在正在寻找如何有意识地去做。在我的本地单节点设置中，我从终端屏幕同时运行了2个作业。我的两个作业都使用相同的reducer，它们仅在map函数(聚合键-分组依据)上有所不同，两个作业的输出都写入了第一个作业的输出(虽然第二个作业确实创建了自己的文件夹，但它是空的).我正在做的是提供跨不同级别的汇总聚合，这种行为对我来说很吸引人，我可以在一个文件中使用来自两个不同级别的聚合输出(也经过完美排序)。我的问题是如何在真实的Hadoop集群中实现相同的目标，我们有多个数据节点，即我以编程方式启动多个作业，所有作业都访问相同的输入文件，以不同方式映射数据，但使用相同的r
我想在文件中搜索特定的单词并显示它的计数。当要搜索的单词是单个单词时，我可以通过在驱动程序中设置配置来完成，如下所示:驱动类:Configurationconf=newConfiguration();conf.set("wordtosearch","fun");映射器类:publicstaticclassSearchMapperextendsMapper{//Mapcodegoeshere.privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWrit
我有一个文件，我把它分成了多个部分，每个部分都会交给一个映射器。我想放一些像“预算时间”这样的东西，所以当映射器超过这个时间时，它会停止执行它当前的任务和它负责的整个任务。我怎样才能在HadoopMapReduce中这样做。换句话说，如何在超过预算时间后强制映射器停止执行？ 最佳答案 因此，如果“预算时间”的控制权在映射器本身的手中，那么您可以覆盖org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper的run()>类并且只执行map()直到“预算时间”过去。你可以像这样:publicstaticclassMapJobe
