我有一个“大数据”文本搜索问题，我曾在此处的Stackexchange网站上寻找一般建议-https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/203855/text-search-big-data-problem对于这篇SO帖子，这里有一个特定的问题，即ElasticSearch与Hadoop的集成(但我想我会提供一些背景知识)。问题概述基本上我有大量文本，分成不同的“行”，每行代表一个项目。我有另一个较小的列表，其中包含本文中的搜索词。我想交叉引用两者并进行反向索引查找，然后返回我找到的索引。注意:我知道20GB不是海量数据

我想在HadoopMapReduce中运行一个仅限map的作业，这是我的代码:Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf);job.setJobName("import");job.setMapperClass(Map.class);//CustomMapperjob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setNumReduceTasks(0);TextInputFormat.setInputPaths(job,newPath("/home/jonathan/i

我注意到通常当hadoop集群不忙时，在map端完全完成之前，reduce端开始进行？这怎么可能？我记得在某处读到减少进度指示器有点误导，但记不清了。有人可以阐明这一点吗？ 最佳答案 331/3%的任何reduce任务进度指示器正在复制映射输出。(另外331/3%正在对它们进行排序，最后331/3%构成实际调用reduce()方法。)映射器一直在完成，并且您配置的尽可能多的reduce任务会在这些输出准备就绪后立即拉取这些输出，因此最多2/3第一轮的reduce阶段将在任何reduce()调用发生之前完成。

在我的hadoop代码中，我有4个reducer，而且我总是有4个输出文件，这很正常，因为每个reducer都将其结果放在一个文件中。我的问题是:我怎样才能拥有一个且只有一个输出文件？问题是我有一个迭代mapreduce作业，它需要一个输入文件，将其分成block并将每个block提供给映射器，所以这就是为什么我必须收集所有reducer结果并将它们放在一个输出文件中为了以等价的方式将该输出文件分成4个部分，然后将每个部分提供给一个映射器，依此类推。 最佳答案 您可以试试MultipleOutputs，您可以在其中指定每个reduc

我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task

我有这种情况。工作A和工作B。是否有机会在JobA减少阶段提供的数据开始JobB映射阶段，同时它仍在工作？谢谢! 最佳答案 我唯一想到的是有一个线程(在您的驱动程序类中启动)永久检查JobA的输出目录。当创建并完全写入特定(一组)part-r-xxxx文件时，您可以启动JobB并将该特定(一组)part-r-xxxx文件作为输入。我现在唯一能确定的问题是与检查part-r-xxxx文件是否已完全写入有关的问题。 关于java-如何在reduce阶段工作时启动map阶段，我们在StackO

我的pig脚本生成了大约5个MR作业。当它开始执行时，pig打印:BytesPerReducer=1000000000maxReducers=999并继续创建一个只有一个reducer的MR作业:NeitherPARALLELnordefaultparallelismissetforthisjob.Settingnumberofreducersto1但是，对于从同一脚本生成的后续作业，它不会打印此行，并且在其中一个中创建mapred.reduce.tasksreducers，在我的集群中是4992.这是一个已知错误吗？或者我在这里遗漏了什么？ 最佳答案

我有两个数据集:Dataset1:Emp1Emp2SalaryDataset2Empadd1add2add3数据集2中的数据由数据集1中Emp1或Emp2中存在的所有员工组成。生成的数据集需要有员工emp1和emp2的每一行Dataset1和add1add2add3变量。Dataset3Emp1Emp2add1(emp1)add2(emp1)add3(emp1)add1(emp2)add2(emp2)add3(emp2)它基本上是对2个数据集的合并，但是当我尝试从第一个数据集中获取key时，我可以在一列中获取Emp1Emp2并在另一列中获取Emp1Emp3。由于键变得困惑，我如何使用m

我正在处理股票交易日志文件。每行表示具有20个制表符分隔值的贸易交易。我正在使用hadoop来处理这个文件并对交易进行一些基准测试。现在，对于每一行，我必须执行单独的基准计算，因此不需要在map-reduce中使用reduce函数。为了执行每行的基准计算，我必须查询Sybase数据库以获得与该行对应的一些标准值。数据库根据每行的两个值[tradeId和StockId]建立索引。现在我的问题是，我应该在我的mapreduce程序中使用tradeId和StockId作为键，还是应该为我的键选择其他值/[值的组合]。 最佳答案 因此，对于

我想使用Hadoop的Log4j基础架构从我的map/reduce应用程序中进行日志记录。我想我已经正确设置了一切，但我仍然无法指定我想要的日志记录级别。默认情况下，Hadoop被设置为在INFO级别记录。它的第一行log4j.properties文件如下所示:hadoop.root.logger=INFO,console我有一个应用程序，其reducer如下所示:packagecom.test;publicclassMyReducerextendsReducer{privatestaticLoggerlogger=Logger.getLogger(MyReducer.class.ge