我有以下格式的特定类(class)学生分数的数据StudentId@CourseId@Marks1@Marks2@Marks3@Marks4@Marks501001@104@13@18@25@86@2301001@106@58@30@10@12@5901001@108@60@81@97@83@2601001@110@68@95@11@73@6301001@112@55@22@74@71@2201002@104@20@72@76@28@9901002@106@52@17@20@67@9101002@108@18@46@61@73@1401002@110@86@59@50@35@65010
我刚开始处理一些hadoop/hbaseMapReduce作业(使用cloudera)，我有以下问题:比方说，我们有一个带有main和静态变量的java类。该类定义了对应于Mapper和Reducer任务的内部类。在启Action业之前，主要初始化静态变量。该变量在Mapper类中读取。然后在集群上使用“hadoopjar”启动该类。我的问题:我没有看到其他节点上的Map和Reduce任务如何看到该静态变量。是否有任何允许节点共享jvm或静态变量的“hadoop魔法”？这怎么行？我必须在一个类(class)上做这件事，但我无法弄清楚在非单节点集群中这是怎么回事。谢谢
根据文档，有几种方法可以在mapreduce中执行错误处理。以下是一些:一个。使用枚举的自定义计数器-每条失败的记录都会递增。记录错误并稍后分析。计数器给出失败记录的数量。但是要获取失败记录的标识符(可能是它的唯一键)，以及发生异常的详细信息，发生错误的节点——我们需要进行集中的日志分析，并且有很多节点在运行。Logstash在其上可用。除此之外，是否还有其他方法可以在无需人工干预的情况下处理错误场景。欢迎任何工具、引用、最佳实践。我认为相同的技术适用于任何分布式应用程序，只需稍作改动即可。 最佳答案 在处理错误时要问的几个问题:如
很容易理解如何使用map-reduce来收集文本并构建一个大的倒排索引。但是map-reduce如何用于倒排索引搜索呢？ 最佳答案 建立一个大的倒排索引，对吧。但不是用于搜索。MapReduce是批处理。我很确定您不想等到MapReduce作业在2mio上运行。项目并对它们进行评分，之后必须运行另一个作业并对分数进行降序排序。但这只是Hadoop的情况。也许如果您在MongoDB中使用MapReduce，这可能是准确的。但是仍然有很多开销。 关于algorithm-map-reduce如
我的MapReduce结构publicclassChainingMapReduce{publicstaticclassChainingMapReduceMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//code}}}publicstaticclassChainingMapReduceReducerextendsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Context
我正在使用Hadoop完成一项大学作业，我的代码可以正常工作，但是我遇到了一个小问题。我正在尝试将reducer的数量设置为19(如文档所建议的那样为0.95*capacity)。但是，当我在任务跟踪器中查看我的工作时，它显示总共有1个reducer。System.err.println("here");job.setNumReduceTasks(19);System.err.println(job.getNumReduceTasks());预期产量:here19但在最终输出中我得到:12/05/1611:10:54INFOmapred.JobClient:Data-localmapt
在Eclipse中开发JavaMapReduce作业有哪些选择？我的最终目标是在我的亚马逊Hadoop集群上运行我开发的map/reduce逻辑，但我想先在我的本地机器上测试逻辑并在将其部署到更大的集群之前在其中放置断点。我看到有一个用于Eclipse的Hadoop插件看起来很旧(如果我错了请纠正我)，一家名为Karmasphere的公司有一些用于ecplise和Hadoop的东西，但我不确定它是否仍然可用。您如何使用Eclipse开发、测试和调试您的map/reduce作业？ 最佳答案 我通过以下方式在Eclipse中开发Cass
我开发了一个Mapreduce应用程序来确定用户第一次和最后一次发表评论的时间以及该用户根据DonaldMiner写的书发表的评论总数。但我的算法的问题是reducer。我已经根据用户ID对评论进行了分组。我的测试数据包含两个用户标识，每个用户标识在不同日期发布3条评论。因此总共有6行。所以我的reducer输出应该打印两条记录，每条记录显示用户第一次和最后一次评论以及每个用户ID的总评论。但是，我的reducer正在打印6条记录。有人可以指出以下代码有什么问题吗？importjava.io.IOException;importjava.text.SimpleDateFormat;im
驱动代码:publicclassWcDriver{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,InterruptedException,ClassNotFoundException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf,"WcDriver");job.setJarByClass(WcDriver.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.cl
如果文件中的键分布是99%的单词以'A'开头，1%的单词以'B'到'Z'开头，并且您必须计算每个字母开头的单词数，您将如何计算有效地分发您的key？ 最佳答案 解决方案1:我认为要走的路是组合器，而不是分区器。组合器将聚合以字母“A”开头的单词的本地总和，然后将部分总和(而不是始终为数字1)发送给缩减器。解决方案2:但是，如果您坚持为此使用自定义分区器，您可以简单地在一个单独的reducer中处理以字母“A”开头的单词，而不是所有其他单词，即，专用一个reducer仅适用于以字母“A”开头的单词。解决方案3:此外，如果您不介意“作弊
