我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
我有这样的记录输入，一|1|Y,b|0|N,c|1|N,d|2|Y,e|1|Y现在，在映射器中，我必须检查第三列的值。如果是“Y”，则该记录必须直接写入输出文件而不将该记录移动到reducer，否则即“N”值记录必须移动到reducer以进行进一步处理。所以，一|1|Y,d|2|Y,e|1|Y不应该去reducer但是b|0|N,c|1|N应该去reducer然后输出文件。我该怎么做？ 最佳答案 你可能会做的是使用MultipleOutputs-clickhere将'Y'和'N'类型的记录从映射器中分离到两个不同的文件中。接下来，您
假设我有N个文件要使用hadoopmap-reduce处理，让我们假设它们很大，远远超过block大小并且只有几百个。现在我想处理这些文件中的每一个，让我们假设字数统计示例。我的问题是:创建一个输入为包含每个文件路径的文本文件的map-reduce作业与将每个文件直接发送到map函数(即连接所有文件)之间有什么区别并将它们插入不同的映射器[编辑]。这些都是有效的方法吗？它们有什么缺点吗？感谢您的及时回答，我已经详细描述了我的问题，因为我的抽象可能遗漏了一些重要主题:我的应用程序在HadoopHDFS上有N个小文件，我只需要处理每个文件。所以我使用映射函数将python脚本应用于每个文件
我是Hadoop新手。我在eclipse中有一个简单的wordcount程序，它接受输入文件然后显示输出。但我需要从HDFS执行相同的程序。我已经为wordcount程序创建了一个JAR文件。任何人都可以让我知道如何进行吗？ 最佳答案 您需要设置集群，即使是单节点集群。然后您可以从hadoop命令行运行您的.jar:jarRunsajarfile.UserscanbundletheirMapReducecodeinajarfileandexecuteitusingthiscommand.Usage:hadoopjar[mainCla
我如何根据我的输入大小为我的mapreduce作业设置no.ofreducers。我在hive和pig中知道它如下hive.exec.reducers.bytes.per.reducerpig.exec.reducers.bytes.per.reducer我想在我的Map-Reduce工作中做类似的工作，请帮助我 最佳答案 我想到的一件事是在提交作业之前分析输入并根据输入大小设置reducer的数量。例如，如果您使用的是HDFS输入源，则有一个名为getContentSummary(http://hadoop.apache.org/
我想要/需要将rowkey传递给Reducer，因为rowkey是预先计算的，并且在那个阶段信息不再可用。(Reducer执行一个Put)首先我尝试只使用内部类，例如publicclassMRMine{privatebyte[]rowkey;publicvoidstart(Configurationc,Dated){//calcrowkeybasedondateTableMapReduceUtil.initTableMapperJob(...);TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(...);}publicclassMyMapperextends
我正在尝试在矩阵的映射缩减转置中实现一个简单的问题。输入:123456789期望的输出-147258789我的map输出是(0,1)(1,4),(2,7),(0,2)(1,5),(2,8)等等。我期望使用reducer方法方法作为0-{1,2,7},1-{4,5,8}并直接使用write以序列化形式写入对象.但是洗牌和排序没有给出所需的输出。在map方法之后，我得到的输出为0-{1,7,2},1-{5,4,8}。如果我的key是通用的，SS在这种情况下是如何工作的。还有这种情况的解决方案。 最佳答案 键在进入reduce阶段时将被排
我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案
我每天都有几千个文件从其他人那里放到一个目录中，每个文件大约400MB到1GB大。我想统计目录中的总行数。我打算像下面这样做mapreduce映射器publicstaticclassLineMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{context.write("static_key",one);}}reducerp
有一个mapper类和一个reducer类是用户实现的。在mapper的map()函数和reducer的reduce()函数中，我是否应该期望这些函数可以在同一个mapper/上调用我的多个线程reducer对象实例？还是保证多次调用在同一个线程中？或者每个对象只用于map()/reduce()一次调用，然后销毁，并为下一次调用创建一个新对象？谢谢! 最佳答案 在高层次上，您绝对不能期望它们在同一个线程中运行。它们实际上经常在不同的机器上运行，这正是MapReduce具有吸引力的地方(能够在大量硬件上并行运行作业)。即使你有一个单机
