如果我有一个包含1000行的数据文件......并且我在我的字数统计程序的map方法中使用了TextInputFormat。因此，数据文件中的每一行都将被视为一个拆分。RecordReader会将每一行(或拆分)作为(Key,Value)对提供给map()方法。根据我的理解..1000次map()方法应该为每一行或记录执行。表示将运行多少个Mappers？抱歉，在这里混淆了。map()方法只是mapper的一个实例，对吧。那么每个Mapper任务有多少个map实例是根据什么决定的？？？注意:当我为1000行数据执行WordCountMapReduce程序时。我看到Mappers的数量为
默认情况下，Hadoop在文件的block边界上拆分要由Mapper处理的文件。也就是说，这就是FileInputFormat实现对getSplits()的作用。Hadoop然后确保将要由Mapper处理的block复制到运行Mapper的Datanode上。现在我想知道，如果我需要读取此InputSplit之外的内容(在RecordReader中，但那是无关紧要的)，与读取InputSplit内部相比，这对我有什么影响-假设它之外的数据不是出现在阅读数据节点上？编辑:换句话说:我是RecordReader并被分配了一个跨越一个文件block的InputSplit。我有这个文件bloc
我得到一个NullPointerException启动MapReduce时工作。它被SerializationFactory抛出的getSerializer()方法。我正在使用自定义InputSplit,InputFormat,RecordReader和MapReduce值类。我知道在我的InputFormat创建拆分后一段时间后会抛出错误类，但在创建RecordReader之前.据我所知，它是在“清理暂存区”消息之后直接发生的。通过检查堆栈跟踪指示的位置中的Hadoop源，看起来错误发生在getSerialization()时。收到空值Class指针。JobClient的writeN
在hadoop中，我想将一个文件(几乎)平均分配给每个映射器。该文件很大，我想使用在作业开始时定义的特定数量的映射器。现在我已经自定义了输入拆分，但我想确保如果我将文件拆分为两个(或多个拆分)我不会将一行切成两半，因为我希望每个映射器都有完整的行而不是断行。所以问题是，我如何在每次创建期间获得文件拆分的大致大小，或者如果这不可能，我如何估计一个大文件的(几乎)相等文件拆分的数量，因为我没有限制'想要在任何映射器实例中有任何虚线。 最佳答案 您所要求的一切都是MapReduce中的默认行为。就像映射器总是处理完整的行一样。默认情况下，
我查看了NLineInputFormat的getSplitsForFile()fn。我发现为输入文件创建了一个InputStream，然后每n行创建它的迭代和拆分。有效率吗？特别是在启动映射器任务之前在1个节点上发生此读取操作时。如果1有5gb的文件怎么办。基本上这意味着文件数据被查找两次，一次是在拆分创建期间，一次是在从映射器任务读取期间。如果这是一个瓶颈，hadoop作业如何覆盖它？publicstaticListgetSplitsForFile(FileStatusstatus,Configurationconf,intnumLinesPerSplit)throwsIOExcep
我正在使用hadoop-2.4.0，所有默认配置如下:FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath("in"));//10mbfile;justonefile.FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath("out"));job.getConfiguration().set("mapred.max.split.size","64");job.getConfiguration().set("mapred.min.split.size","128");PS:我设置的maxsplitsize小于min(一开始我设置
我使用自定义InputFormat和RecordReader创建了自定义loadFunc。每当InputFormat返回多个输入拆分时，PigSplit始终仅包含一个输入拆分并且仅使用一个映射器。实现太大，无法在此处发布，但是否有任何明显的原因可能导致这种情况发生？编辑:我正在使用pig0.13并且通过添加一些日志记录我发现Loadfunc创建的InputFormat返回包含两个输入拆分的列表，然后PigInputFormat使用此列表创建PigSplits.我仍然找不到Pig在哪里省略了这些输入拆分中的一个而只使用了第一个。这是PigInputFormat.java(src)第273
假设存储在HDFS中时，block大小是默认的64MB。现在我将InputSplit大小更改为128MB。其中一个数据节点在本地只存储了1个信息block。JobTracker给它一个映射器。它如何在128MB大小的拆分上运行map()？ 最佳答案 128MB文件，block大小为64MB-->默认值-->2个Map任务128MB文件，block大小为64MB-->最小分割大小128MB-->1个Map任务你可以这样做，但你会失去局部性。默认拆分算法坚持的原因block边界是这样的，即每个任务单独处理一个block，并且调度程序可以
我想用scala读取HbasebySpark，但是我得到了错误:线程“dag-scheduler-event-loop”java.lang.NoSuchMethodError中的异常:org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit.getLocationInfo()[Lorg/apache/hadoop/mapred/SplitLocationInfo;但是我已经添加了依赖项，这个问题困扰着我。我的环境如下:scala:2.11.12星火:2.3.1HBase:可能是2.1.0(我不知道)Hadoop:2.7.2.4而我的build.sbt是:librar
我正在做一项Hadoop工作，对一个或多个可能非常大的PGM文件进行卷积。每个映射器将处理来自其中一个文件的一定数量的行，并且缩减器将文件重新组合在一起。但是，每个映射器都需要在其进行卷积的上下几行。通常这不是问题，因为我创建了一个RecordReader来获得这种冗余，但它对InputSplit的第一行和最后一行提出了一个问题，因为我无法访问上次拆分的行。有什么方法可以使InputSplits重叠，以便第一行的最后几行是第二行的前几行？ 最佳答案 您可以编写自己的自定义拆分器。参见thispost通过史蒂文·刘易斯
