我注意到我的reducer由于主机死机而卡住了。在日志上，它显示了很多重试消息。是否可以告诉作业跟踪器放弃死节点并恢复工作？有323个映射器，只有1个reducer。我在hadoop-1.0.3上。2012-08-0811:52:19,903INFOorg.apache.hadoop.mapred.ReduceTask:192.168.1.23Willbeconsideredafter:65seconds.2012-08-0811:53:19,905INFOorg.apache.hadoop.mapred.ReduceTask:attempt_201207191440_0203_r_0

createexternaltableifnotexistsmy_table(customer_idSTRING,ip_idSTRING)location'ip_b_class';然后:hive>setmapred.reduce.tasks=50;hive>selectcount(distinctcustomer_id)frommy_table;TotalMapReducejobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdeterminedatcompiletime:1里面有160GB，1个reducer需要很长时间...[ihadanny@lv

我试图运行WordCount示例的变体，变体是，Mapper输出Text作为键和Text作为值，reducer输出Text作为键和NullWritable作为值。除了map，reducesignatures，我把主要的方法是这样的://startaconfConfigurationconf=newConfiguration();conf.set("str",str);//initializeajobbasedontheconfJobjob=newJob(conf,"wordcount");job.setJarByClass(org.myorg.WordCount.class);//th

我是Hadoop和Map/reduceFramework的新手。在执行第一个程序时，字数统计问题，我陷入了跟踪器的工作细节。Map/Reduce完成图代表什么？或者通俗地说，x、y轴代表什么？ 最佳答案 X是map/reduce任务的数量，Y是以百分比表示的完成度(条形表示单个任务)。 关于hadoop-Map/Reduce完成图，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2

当执行Hive查询时，执行了多少个映射器/缩减器或当执行一个Hive查询时，如何确定将如何执行映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器的数量取决于作业客户端计算的输入分割数。Hive查询就像一系列Mapreduce作业。如果您编写一个简单的查询，例如selectCount(*)fromEmployee，则只会执行一个Mapreduce程序。如果你给出一个包含大量聚合和连接等的复杂查询，将执行一系列MapReduce程序，这些程序使用早期MR阶段的输出作为下一个MR阶段的输入，最终结果将转储到HDFS。reducer的数量可以由开发人员在H

我有一个制表符分隔输入文件，我正在读取Map-Reduce中的2列。1列是键，另一列是值。所以我的要求是，如果值是空白，即它包含空格或制表符或任何其他字符，即使键也不应该被处理到reducer。总的来说，它应该丢弃该记录并获取下一个有值(value)的记录。写了下面的代码，但是不行。它执行所有记录。它不过滤任何东西。publicstaticclassMapextendsMapper{privateTextvis=newText();privateTexteValue=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcon

10001|76884|1995-06-24|1996-06-2310001|76884|1995-06-24|1996-06-2310001|75286|1993-06-24|1994-06-24我的目标是删除重复值并输出类似10001|76884|1995-06-24|1996-06-2310001|75286|1993-06-24|1994-06-24我写了一段代码如下importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;

我在S3目录中有大量文本文件。对于每个文本文件，我想应用一个函数(通过Bootstrap加载的可执行文件)，然后将结果写入S3输出目录中另一个同名的文本文件。所以在我的MapReduce作业中没有明显的reducer步骤。我曾尝试使用NONE作为我的reducer，但输出目录中充满了part-00000、part-00001等文件。而且这些文件的数量比我输入目录中的文件还要多；每个部分文件只代表一个处理过的片段。如有任何建议，我们将不胜感激。 最佳答案 Hadoop提供了一个名为IdentityReducer的缩减器。Identit

我想查看logmapper或者reducer输出？在containerfoler下的syslog中找不到？那么log输出到哪里呢？publicclassSkipStat{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(SkipStat.class);privatestaticBlockWorkerRepositoryblockWorkerRepository;static{blockWorkerRepository=newBlockWorkerRepositoryImpl();}privatestaticclassSkipInfoMapperextendsM

我对HDFS存储和数据节点存储有点困惑。以下是我的疑惑。Map函数输出将保存到数据节点本地磁盘，reducer输出将发送到HDFS。众所周知，数据block存储在数据节点本地磁盘中有没有数据节点中可用于HDFS的其他磁盘空间？？reducer输出文件(part-nnnnn-r-00001)的物理存储位置是什么？它会存储在名称节点硬盘中吗？所以我假设数据节点是HDFS的一部分，我假设数据节点本地磁盘也是HDFS的一部分。问候苏雷什 最佳答案 您必须知道虚拟概念和实际存储之间的区别。HDFS(Hadoop分布式文件系统)只是指定数据将如