某些运算(例如中位数和均值)是不可交换的。在这种情况下似乎只能有一个reducer，因为reducer需要具有全局View。map-reduce中是否有可以并行执行的非交换reducer？当遇到非交换操作时，人们真的会使用map-reduce吗？或者只是在一些非常强大的机器上运行它？是否有将非交换运算分解为交换运算的通用方法？谢谢 最佳答案 我不知道“交换”这个词用在这里是否合适，但我明白你在说什么。在hadoop中，post-mapping阶段其实分为两步:Combiner和Reducer，签名相同。Combiner在映射器上运行
我正在使用一个包含4个MapReduce步骤的程序。我第一步的输出是:idvalue1202339436我有大约1,000,000个ID，在第二步中我必须对值进行排序。这一步的输出:idvalue4361203923如何在mapreduce中对数据进行排序？我需要使用terasort吗？如果是，我如何在程序的第二步使用terasort？谢谢。 最佳答案 如果你想根据value's排序，让它成为keyinmap函数。即idvalue120233943653map函数中的(值)(键)outputwillbekeyvalue3532932
我真的很难在Hadoop上运行Hbase-MapReduce。我确实使用HadoopHortonwork2版本。我使用的HBase版本是0.96.1-hadoop2。现在，当我尝试像这样运行我的MapReduce时:hadoopjartarget/invoice-aggregation-0.1.jarstart="2014-02-0101:00:00"end="2014-02-1901:00:00"firstAccountId=0lastAccountId=10Hadoop告诉我在其文件系统中找不到invoice-aggregation-0.1.jar？!我想知道为什么它需要在那里？这
我通过以下方式增加映射器的计数器publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{publicstaticenumMyCounters{TOTAL};context.getCounter(MyCounters.TOTAL).increment(1);.我试图通过以下方式在reducer类中获取此计数器的值。@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Configurationconf=context.getConfiguration
在正常的java开发中，如果我想提高应用程序的性能，我通常的过程是运行带有附加分析器的程序，或者在应用程序中嵌入一组检测标记。无论哪种情况，近期目标都是确定应用程序的热点，然后能够衡量我所做的更改的效果。当应用程序是在hadoop集群中运行的map/reduce作业时，正确的类比是什么？当作业的运行速度似乎比您在开发沙箱中运行等效逻辑所预测的慢时，有哪些选项可用于收集性能数据？ 最佳答案 Map/Reduce框架在Job-Tracker中查看职位。在这里您将看到映射器和缩减器需要多长时间。一个常见的例子是，如果您在reducer中做
我只有一个从mapper发送到reducer的键，并且我将noofreducers设置为10。所以一个reducer将在该键上运行，剩下的9个reducer将做什么？ 最佳答案 其他9个reducer将照常运行它们的生命周期，它们一旦运行就不会有任何键/值要处理，所以它们会很快停止。因此，您将在资源不必要地运行时浪费资源。您通常(大多数输出格式都这样做)还会发现您最终得到一个运行但未写入任何内容的reduce的部分文件。部分文件将不包含任何实际数据，仅包含文件元数据，例如gzipheader。
我对Hadoop中reduce端的文件合并过程的理解有问题，因为它在“Hadoop:权威指南”(TomWhite)中有所描述。引用它:Whenallthemapoutputshavebeencopied,thereducetaskmovesintothesortphase(whichshouldproperlybecalledthemergephase,asthesortingwascarriedoutonthemapside),whichmergesthemapoutputs,maintainingtheirsortordering.Thisisdoneinrounds.Forexa
我正在研究Spark作为一种可能的计算工具，但无法找到我想到的用例示例。我想做的与map和reduce有点相反(至少在第一步)，这可能使Spark成为这项工作的错误工具，所以在我忽略它之前，我想在这里检查是否有人有一些好主意，如果这个可以做到。数据流看起来像这样:想法是将一个巨大的表格结构作为输入，然后将其拆分到计算节点集群(它可以作为文本文件加载，也可以在数据库中)对于此输入结构中的每一行，都会有一个逻辑来对行的内容进行分类(例如，如果它是抵押贷款、经常账户或其他东西)分类后开始计算给定类别的分期付款。现在，问题来了——我不确定Spark是否可以执行这种计算:一个输入行可能会产生数百
我正在运行一个hadoop作业，当我在伪分布式模式下不使用yarn运行它时它工作正常，但是当使用yarn运行时它给我类未找到异常16/03/2401:43:40INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1458775953882_0002_m_000003_1,Status:FAILEDError:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:Classcom.hadoop.keyword.count.ItemMappernotfoundatorg.apache.hadoop.conf.C
我终于能够在Hadoop上启动map-reduce作业(在一台debian机器上运行)。但是，mapreduce作业总是失败并出现以下错误:hadoopmachine@debian:~$./hadoop-1.0.1/bin/hadoopjarhadooptest/main.jarnl.mydomain.hadoop.debian.test.Main/user/hadoopmachine/input/user/hadoopmachine/outputWarning:$HADOOP_HOMEisdeprecated.12/04/0307:29:35WARNmapred.JobClient:
