运行几个mapreduce作业，一个作业接管了所有的reducer容量。有没有办法杀死一两个reducer任务来释放集群？我可以直接转到任务跟踪器服务器之一并手动终止java进程。但我想知道是否有更体面的方法来做到这一点？ 最佳答案 您可以通过以下方式终止任务尝试:hadoopjob-kill-task[task_attempt_id]要获取任务尝试ID，您需要更深入地了解任务(通过单击作业跟踪器上的任务超链接)。 关于hadoop-有没有办法在Hadoop中终止reducer任务？，我
这可能表明我缺乏对Java的理解，但我想知道为什么在大多数MapReduce程序中映射器和缩减器类被声明为静态的？ 最佳答案 当将mapper和reducer类声明为另一个类的内部类时，必须将它们声明为静态的，以便它们不依赖于父类。Hadoop使用反射为每个运行的map或reduce任务创建类的实例。创建的新实例需要一个零参数构造函数(否则它怎么知道要传递什么)。通过在不使用static关键字的情况下声明内部映射器或reduce类，java编译实际上创建了一个构造函数，该构造函数期望在构造时传入父类的实例。您应该能够通过对生成的类文
我现在有一个可怕的问题。当我在hadoop中运行作业时，map进程正常，达到100%，没有发生任何故障。然而，当reduce进程运行时，它在达到67%时停止了。这很奇怪。我是hadoop的新手，在网上搜索了很多资料，但现在仍然很困惑。下面是一段输出。13/10/2521:40:00INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:213/10/2521:40:01INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_201310252001_000313/10/2521:40:02INFOmapred.JobClie
现在我有一个4阶段的MapReduce作业，如下所示:Input->Map1->Reduce1->Reducer2->Reduce3->Reduce4->Output我注意到Hadoop中有一个ChainMapper类，它可以将多个映射器链接成一个大映射器，并节省映射阶段之间的磁盘I/O成本。还有一个ChainReducer类，但它不是真正的“Chain-Reducer”。它只能支持以下工作:[Map+/ReduceMap*]我知道我可以为我的任务设置四个MR作业，并为最后三个作业使用默认映射器。但这会消耗大量磁盘I/O，因为reducer应该将结果写入磁盘以让后面的映射器访问它。是否
我正在使用Hadoop分析分布非常不均匀的数据。有些键有数千个值，但大多数只有一个。例如，与IP地址相关联的网络流量会有许多数据包与一些多话的IP相关联，而只有少数数据包与大多数IP相关联。另一种说法是Giniindex非常高。为了有效地处理这个问题，每个reducer应该获得一些高容量键或大量低容量键，以便获得大致均匀的负载。如果我正在编写分区过程，我知道我将如何做到这一点:我将采用keys的排序列表。(包括所有重复键)由映射器生成以及缩减器的数量N并把拆分放在split[i]=keys[floor(i*len(keys)/N)]reduceri会得到keyk这样split[i]对于
根据Hadoop:TheDefinitiveGuide.ThenewAPIsupportsbotha“push”anda“pull”styleofiteration.InbothAPIs,key-valuerecordpairsarepushedtothemapper,butinaddition,thenewAPIallowsamappertopullrecordsfromwithinthemap()method.Thesamegoesforthereducer.Anexampleofhowthe“pull”stylecanbeusefulisprocessingrecordsinba
我是Hadoop的新手，目前分配给我的项目是“实现高级作业控制框架以帮助链接多个Map-Reduce作业，即调查/改进现有的org.apache.hadoop.mapred.jobcontrol包。”此项目列在随机想法下的项目建议页面上http://wiki.apache.org/hadoop/ProjectSuggestions#research_projects我的困惑是，我是否必须构建Oozie的高级版本(我认为这是一个链接多个作业的作业控制框架)或类似的东西，或者这是否意味着完全不同的东西。我错过了什么？ 最佳答案 看起来您
ApacheSpark中的reduce和reduceByKey在功能上有什么区别？为什么reduceByKey是一个转换而reduce是一个Action？ 最佳答案 这接近于myanswerexplainingreduceByKey的副本，但我将详细说明使两者不同的具体部分。但是，请参阅我的回答以了解有关reduceByKey内部结构的更多细节。基本上，reduce必须将整个数据集拉到一个位置，因为它正在减少到一个最终值。另一方面，reduceByKey是每个键的一个值。由于此操作可以首先在每台机器上本地运行，因此它可以保留为RDD
我想了解在这种情况下该怎么做。例如，我有1TB的文本数据，假设其中300GB是这个单词“你好”。在每次映射操作之后，我将得到一组的键值对。但正如我所说，这是一个巨大的集合，有300GB，据我所知，reducer得到了所有的数据并将粉碎。解决这个问题的方法是什么？假设组合器在这里帮不了我(WordCount示例只是为了简单起见)并且数据对于reducer来说仍然太大。 最佳答案 中间(映射器)输出存储在运行映射器任务的节点的本地文件系统中，然后被清理。请注意，此映射器输出未存储在HDFS中。reducer确实获得了任何特定键的所有中间
我试图找出Map任务的输出在Reduce任务可以使用之前保存到磁盘的位置。注意:-使用的版本是具有新API的Hadoop0.20.204例如在Map类中覆盖map方法时:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(line);while(tokenizer.hasMoreTokens()){word.s
