我的map函数必须为每个输入读取一个文件。那个文件根本没有改变，它只是为了阅读。我认为分布式缓存可能对我有很大帮助，但我找不到使用它的方法。我认为我需要覆盖的publicvoidconfigure(JobConfconf)函数已被弃用。好吧，JobConf肯定被弃用了。所有DistributedCache教程都使用已弃用的方式。我能做什么？我可以覆盖另一个配置功能吗？这些是我的map函数的第一行:Configurationconf=newConfiguration();//loadtheMFileFileSystemfs=FileSystem.get(conf);PathinFile=
配置Hadoop集群时，为集群设置映射器/缩减器数量的科学方法是什么？ 最佳答案 没有公式。这取决于你有多少核心和多少内存。mapper的个数+reducer的个数一般不要超过core的个数。请记住，该机器还运行着TaskTracker和DataNode守护进程。一般建议之一是映射器多于缩减器。如果我是你，我会使用合理数量的数据运行我的一项典型工作来尝试一下。 关于map-配置Hadoop集群时应该设置多少个mapper/reducer？，我们在StackOverflow上找到一个类似的
我对Hbase和MapReduceAPI很陌生。我对MapReduce概念很困惑。我需要使用MAPReduceAPI将文本文件加载到Hbase表中。我用谷歌搜索了一些示例，但在那里我可以找到MAPPER()而不是reducer方法。我对什么时候使用mapper以及什么时候使用Reducer()感到困惑。我的想法是这样的:我们使用映射器将数据写入Hbase从中读取数据HBASE我们使用mapper和reducer()。请任何人清除我详细解释。我正在尝试将数据从文本文件加载到HBASE表。我用谷歌搜索并尝试了一些代码，但我不知道如何加载文本文件并在HBASEmapreduceAPI中读取。
我即将成为一名ClouderaHadoop管理员。从一开始，我就听到很多关于Hadoop集群中每台机器计算槽的信息，比如定义MapSlot和Reduce槽的数量。我在互联网上搜索了一个日志时间来获取MapReduceSlot的新手定义，但没有找到。浏览PDF解释MapReduce配置时，我真的很生气。当涉及到集群机器中的计算插槽时，请解释它的确切含义。 最佳答案 在map-reducev.1中，mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum和mapreduce.tasktracker.reduce.t
我是Hadoop的新手。我记得我从某个地方了解到，在Hadoop中，所有map函数都必须在reduce函数开始之前完成。但是当我运行这样的mapreduce程序时，我只是得到了打印输出:map(15%),reduce(5%)map(20%),reduce(7%)map(30%),reduce(10%)map(38%),reduce(17%)map(40%),reduce(25%)为什么它们并行运行？ 最佳答案 在真正的Reduce阶段开始之前，Shuffle、Sort和Merge在Mappers不断完成时发生。这个百分比表明了这一点
我的印象是，组合器就像作用于本地map任务的reducer，即它聚合单个Map任务的结果，以减少输出传输的网络带宽。通过阅读Hadoop-Thedefinitiveguide3rdedition，我的理解似乎是正确的。来自第2章(第34页)组合器函数许多MapReduce作业受到集群上可用带宽的限制，因此尽量减少map和reduce任务之间传输的数据是值得的。Hadoop允许用户指定要在map输出上运行的组合器函数——组合器函数的输出构成reduce函数的输入。由于combiner函数是一种优化，Hadoop不保证为特定映射输出记录调用它的次数(如果有的话)。换句话说，零次、一次或多次
我在conf/mapred-site.xml中添加了以下内容mapred.tasktracker.map.tasks.maximum4mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum1但是当我运行该作业时，它仍然运行2个map(这是默认的)？我怎样才能强制这个数字增加？附言我正在使用Ubuntu四核box谢谢 最佳答案 您是否正在处理少量数据？可能是您的MapReduce作业仅在一个输入拆分上运行，因此不需要更多映射器。尝试在数百MB的数据上运行您的作业，看看您是否仍然遇到同样的问题。单个节点上能够运行
我有一个“仅映射”(无缩减阶段)程序。输入文件的大小足以创建7个maptask，我已经通过查看生成的输出(part-000到part006)验证了这一点。现在，我的集群有8个节点，每个节点有8个内核和8GB内存，共享文件系统托管在头节点上。我的问题是，我可以选择仅在1个节点中运行所有7个映射任务，还是在7个不同的从属节点中运行7个映射任务(每个节点1个任务)。如果我可以这样做，那么我的代码和配置文件需要做哪些更改。我尝试仅在我的代码中将参数“mapred.tasktracker.map.tasks.maximum”设置为1和7，但我没有发现任何明显的时间差异。在我的配置文件中它设置为1
(比DifferencebetweenPigandHive?Whyhaveboth?更基础)我有一个数据处理管道，用Hadoop上的多个Javamap-reduce任务编写(我自己的自定义代码，源自Hadoop的Mapper和Reducer)。它是一系列基本操作，例如连接、反转、排序和分组依据。我的代码涉及并且不是很通用。继续这种公认的开发密集型方法与使用多个UDF将所有内容迁移到Pig/Hive的优缺点是什么？哪些工作我不能执行？我会遭受性能下降(使用100sTB)吗？维护时我会失去调整和调试代码的能力吗？我能否将部分作业作为Javamap-reduce进行流水线处理，并将它们的输入
从高层次的角度解释NoSQL非常容易——它基本上是“键值”存储。当然有成千上万的次要和重要的东西，但一般来说它只是键值存储。解释Hadoop和Map/Reduce的最佳方式是什么？可能是一些“真实世界”的例子，即使是新手也可以很容易地进行比较？谢谢! 最佳答案 我最近找到了thisgreatarticle描述MapReduce:I’vebeenplanningonwritingabouttheGoogle’sMapReducealgorithmforsometimebutIcouldn’tfindagoodpracticalexam
