您好，我的Reducer没有打印出想要的结果，请查看代码。这是我的map功能publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringstr_line=value.toString();Detail_output1_column_array=str_line.split("\\"+tabSpace);Outputkey=Detail_output1_column_array[2];System.out.println(Outputkey);con
我正在尝试编译我的第一个Hadoop程序。我有这样的输入文件:1548754512015LA89LP2474514512015LA89LP38784512015LA89LP4548752015LA89LP522122015LA89LP当我编译它时，我得到map100%、reducer0%和java.lang.Exception:java.util.NoSuchElementException由很多员工引起，包括:java.util.NoSuchElementExceptionjava.util.StringTokenizer.nextToken(StringTokenizer.java
我编写了一个带有两个输入参数的驱动程序代码:args[0]和args[1]。我想使用args[0]即输入文件路径，作为我在映射器代码中的文件路径之一，这样我的缓冲区读取器就可以读取文件，如下所示:{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsjava.io.IOException,InterruptedException{ArrayListal=newArrayList();ArrayListnl=newArrayList();Stringline=null;StringfilePath=args[0];St
我是hadoop新手，对hadoop有点迷惑。在mapreduce作业中，reducer获取每个键的值列表。我想知道，每个键值的默认顺序是什么。与从映射器中写出的顺序相同。您能否更改每个键中值的顺序(例如asc或desc)。 最佳答案 与从映射器写出的顺序相同。-是单个映射器也是如此。但是，如果您的作业有多个映射器，您可能不会看到具有相同输入的两次运行的相同顺序，因为不同的映射器可能结束时间不同。您能否更改每个键中值的顺序(例如asc或desc)-是这是使用一种称为“二级排序”的技术完成的(您可以谷歌搜索更多相关信息)。
我有一个1GB的文件。它是一个简单的文本文件。我有一个3节点集群。如果我编写一个JavaMapReduce程序来计算每个单词的出现次数，MappersMap()将被调用多少次，Reducersreduce方法将被调用多少次？ 最佳答案 首先，集群的大小并不重要。它会导致一些冗余调用，只是为了容错，但我想这不是你的问题。因此，如果您有一个1节点集群或100节点集群，map和reduce任务的数量将相同，结果也将相同。现在，对于maptask的数量，这取决于一些因素，例如block的大小和输入的格式。您可以在thisarticle中找到
这是ExtractingrowscontainingspecificvalueusingmapReduceandhadoop的后续问题映射函数publicstaticclassMapForWordCountextendsMapper{privateIntWritablesaleValue=newIntWritable();privateTextrangeValue=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.t
在运行程序时出现错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable我尝试了来自google/stack站点的更多建议。但没有运气。仍然有同样的异常(exception)。知道我错过了什么吗？我的导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.
我今天在AWS上使用不同数量的reducer运行我的Hadoop程序，但是我观察到随着reducer数量的增加，时间没有减少，而是增加了。对于时间，我是说从Map100%，Reduce30%到Map100%，Reduce100% 最佳答案 请记住，数据需要通过网络发送到reducer，如果您从mapper输出的数据不是很大以增加reducer的数量可能会影响性能，因为结果需要传输到不同的reducer，由于每个reducer创建自己的文件，您需要创建更多文件，因此I/O操作会增加。每个reduce都需要启动并在节点中创建/实例化，这
我正在编写一个具有(当前)3个map-reduce阶段的map-reduce程序。我需要对第三阶段reduce的输出进行另一个reduce-我可以使用身份映射(获取(key,value)并在不更改的情况下输出它们)但我不想这样做那个额外的map(时间和资源明智)并希望简单地将它们传递给reducer。这可能吗？如果是这样，我该如何对“工作”进行编码？如果可能有帮助，我可以发布我的整个代码(也许我在前3个阶段做了一些冗余/不足的事情)。谢谢你的帮助。 最佳答案 我认为只使用reduce作业是不可行的。此外，如果你想在reducer1的
我正在开发一个hadoopmap-reduce程序，我没有设置映射器和缩减器，也没有为我的程序的作业配置设置任何其他参数。我这样做是假设作业会将与输入相同的输出发送到输出文件。但是我发现它在输出文件中打印了一些虚拟整数值，每一行都用制表符分隔(我猜)。这是我的代码:importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInput
