我正在阅读过去几周的hadoop框架，但我无法理解一个概念。可能这个问题是愚蠢的，如果是这样的话，那就对不起了。我的问题是假设我必须在一个太长的文件上创建一个字数统计程序，因此它分布在3个不同的数据节点上。现在，由于在所有三个数据节点上运行的映射阶段将创建为一个键值对，之后将对所有三个数据节点创建的所有map数据执行合并。但现在我无法理解下一阶段是什么。意味着合并数据将如何沿着不同的缩减阶段分布，将运行多少个缩减阶段以及将运行多少个数据节点。请清除我以上所有的困惑，因此我无法在hadoop中进一步移动。如果是这样的话，很抱歉提出一个愚蠢的问题。谢谢 最佳答案
我是MapReduce的新手，我对这段代码中Mapper类和Reducer类的设计有一些疑问我熟悉MapReduce中的MapSideJoining，我了解到:publicstaticclassCustsMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{在这里，在上面的代码片段中我了解到我们将类扩展到Mapper类和作为Object是一把key，Text是一个值，因此map方法将此键值作为context的输入对象在这里作为
我的测试集是:Onida|Lucid|18|UttarPradesh|232401|16200Akai|Decent|16|Kerala|922401|12200Lava|Attention|20|Assam|454601|24200Zen|Super|14|Maharashtra|619082|9200Samsung|Optima|14|MadhyaPradesh|132401|14200我的映射器类:publicclassUnitsSoldPerCompanyMapperextendsMapper{publicvoidmap(LongWritableinputKey,Textinp
我正在从事一个大型hadoop项目，并且有一个小型KPI，我必须在减少输出中仅写入前10个值。为了完成这个要求，我使用了一个计数器并在计数器等于11时中断循环，但reducer仍然将所有值写入HDFS。这是一个非常简单的java代码，但我卡住了:(为了测试，我创建了一个独立的类(java应用程序)来执行此操作，并且它在那里工作；我想知道为什么它在reducer代码中不起作用。如果我遗漏了什么，请有人帮助我并提出建议。map-减少代码packagecomparableTest;importjava.io.IOException;importjava.nio.ByteBuffer;impo
我正在运行一个包含16个reduce任务的hadoop作业。(hadoop-1.2.1)有些已经100%的进度了，但是还没有结束。他们只是停留在100%和工作清理:待定。而且他们的状态只显示'reduce>reduce'。我猜这个问题的发生是因为作业写了太多的多输出。(约50~100多路输出)但这只是我的猜测。我不完全知道写很多多个输出会导致这个问题。谁能详细告诉我这个问题是什么原因造成的？我为此进行了很多搜索，但找不到明确的答案。最好的问候。 最佳答案 你看过任务日志了吗？您应该能够分辨出任务在做什么。例如，您应该查看它是否正在合
我有一个名为Pair的简单类，它实现了org.apache.hadoop.io.Writable。它包含两个字段，在MapReduce过程中用作值。对于每个键，我想找到具有Pair字段之一(preco)的最大值的对。在reducer中，以下代码产生预期的结果:floatmax=0;Stringcountry="";for(Pairp:values){if(p.getPreco().get()>max){max=p.getPreco().get();country=p.getPais().toString();}}context.write(key,newPair(newFloatWri
我想应用map-reduce来处理python和Hadoop中的矩阵乘法。目标是计算A*B。输出应该与输入相似。输入是两个矩阵A和B甲酸盐看起来像这样:A,0,0,0.0A,0,1,1.0...A,1,3,8.0A,1,4,9.0B,0,0,0.0B,0,1,1.0...B,4,0,12.0B,4,1,13.0A,0,0,0.0表示索引为A(0,0)，值为0.0，B同理这是我的map功能:importsysimportstringimportnumpy#Splitlineintoarrayofentrydataentry=line.split(",")#Setrow,column,an
我很难使用Hadoopmapreduce来计算两个值之间的总和。例如，我想计算[1,15000]的总和。但据我所知，map-reduce处理具有共同点(标签)的数据。我设法理解了该数据的架构:doctor23doodle34doctor2doodle5那些是在给定文本中找到的单词的出现。使用mapreduce将链接给定单词的值，如下所示:doctor[(232)]doodle[(345)]然后计算这些值的总和。但是关于总和，我们从来没有像上面例子中的绳索那样的共同点。鉴于该数据集:DS1:12345.....15000是否可以使用mapreduce架构计算列表中所有totient的总和
假设我的映射器输出N个键(这些键是不同的)，并且我有K个缩减器。如何编写自定义Paritioner，以便每个reducer接收大约N/K个key？哪个key接收到哪个并不重要。示例:假设我的映射器输出10对,,,...，我有3个reducer。我想要3对进入第一个Reducer，3对进入第2个，4对进入第3个，无论哪个键进入哪个reducer。我的尝试:随机分配reducer。例如，随机分配到第一个reducer，到第二个reducer，依此类推。但是仍然有reducer比其他reducer获得更多的数据我不想修改哪些键对应哪些reducer。因为键k1,k2,...k10我的映射器根
我在HadoopMR上工作了很长一段时间，我创建并使用了自定义(扩展)Writable类，包括MapWritable。现在我需要将我用Java编写的同一个MR翻译成Python。我没有使用python的经验，现在正在探索各种库。我正在研究一些选项，例如Pydoop和Mrjob。但是，我想知道这些库是否包含创建类似自定义Writable类的选项以及如何创建它们。如果不是，有什么可能的替代方案可以做到这一点？ 最佳答案 在Pydoop中，对自定义Hadoop类型的显式支持仍然是WIP.换句话说，现在我们并没有让用户的事情变得简单，但可以
