下面是一个mapreduce程序，在map函数中进行过滤，在reduce步骤中进行求和。map部分执行良好。但是当reduce部分运行时，它会卡在context.write(key,value)行。只有当我尝试在reduce函数类型中编写与在map函数中编写的不同的输出时，才会发生这种情况publicclassFilter3{publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedExceptio
假设我想知道每个单词在某些文本中出现的次数。我的理解是，文本被分成多个部分，每个部分都传递给map。map然后会获取每个部分的单词出现次数，并将结果传递给reduce，如下所示:foreachwordwindocument:occurrences[w]+=1returnoccurrences然而，根据MapReducepaper和wikipedia,map只会为每个单词发出1，如下所示:foreachwordwindocument:emit(w,1)这与将文本部分直接传递给reduce基本上不是一回事吗，因为它无论如何都必须遍历每个单词？此外，只是为了确定。如果我想使用MapReduc
当我读取orcfile并将数据写入orcfile时，出现以下错误:expectedorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcStruct,receivedorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde$OrcSerdeRow是不是MapoutputValue.class不对？thisismyprogram:packagecom.baifendian.basicPlatform.hive.ql.io.orc;importjava.io.IOException;importjava.util.List;importjava.
Kerberos中有一个名为“foo”的用户，hadoop集群受Kerberos保护。我希望hadoop集群将作业作为“foo”运行，我该怎么做？允许hadoop客户端指定要运行的kerberos用户帐户名的配置是什么，就像hadoopcluster'kinitusername'然后运行mapreduce作业一样？仅供引用，hadoop2.6.0 最佳答案 我相信您正在寻找用户模仿。这可以在core-site.xml文件中完成。请参见以下示例:hadoop.proxyuser.super.hostshost1,host2hado
我只有10MB大小的文件。我认为在HDFS中第一个文件消耗10MB，其余54MB被释放到可用空间。我的问题是-第二个10MB的文件(或下一个10MB的文件序列)会继续增加直到它变成64MB吗？例如-如果我们总共消耗2个64MB的block和20MB的第3个block，那么输入拆分将给出3个输出2个64MB和1个20MB？是真的吗？ 最佳答案 引用Hadoop-权威指南:HDFS存储小文件效率低下，因为每个文件都存储在一个block中，并且block元数据由名称节点保存在内存中。因此，大量的小文件会占用名称节点上的大量内存。(但是请注
我有两份工作。第一个作业只执行map任务[1]，不执行reduce任务。这会强制将map输出保存在HDFS中。此作业完成后，我将运行另一个具有标识映射器类[2]的作业，该作业将读取上一个作业执行产生的映射输出，并生成相同的映射输出。我已将身份映射器设置为[3]中的作业，但我在[4]中收到错误。我认为这个问题的原因是setMapperClass(Classcls)来自不同类型的IdentityMapper[5].我如何使用IdentityMapper？[1]第一份工作的map类publicstaticclassMyMapextendsMapper{privatefinalstaticIn
我正在阅读Hadoopmapreduce教程并得出以下浅层理解。谁能帮忙确认一下我的理解是否正确？Mapreduce是一种聚合数据的方法在分布式环境中在非常大的文件中使用非结构化数据使用Java、Python等产生类似于在RDBMS中使用SQL聚合函数可以完成的结果selectcount,sum,max,min,avg,k2frominput_filegroupbyk2map()方法基本上以水平数据v1为轴，它是来自将输入文件分成垂直行，每行都有一个字符串键和一个数值。分组将发生在洗牌和分区阶段数据流。reduce()方法将负责计算/聚合数据。Mapreduce作业可以组合/嵌套，就像
我有两个不同的数据集。***Comments.csv:***iduserid***Posts.csv-***idpost_typecreationdatescoreviewcountowneruseridtitleanswercountcommentcount我有显示名称，但没有。获得最高声誉的用户创建的帖子数。我知道MapReduce如何使用单个文件工作的代码。我知道如何为Job设置多个文件。但是我不知道如何在Mapper级别加入不同的数据集。我不确定我是否可以用一个Mapper连接这两个数据集。publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon
我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC
我在执行剪切、尾部、排序等操作时遇到了问题，因为我能够在UnixShell环境中对文件执行这些操作。我遇到的情况是我想要我的文件中没有按时间戳排序的最高时间戳并将其存储在“X”中，然后在执行MR时将“X”作为参数传递给我的MapReducer驱动程序类工作。在本地模式下很容易做到这一点:cut-d,-f>>|sort-n|tail-1这给了我最大的时间戳。现在在分布式模式下，如何去执行这样的操作，或者换句话说，我们可以使用什么技巧来帮助解决这样的问题，我不希望触发一个MapReduce作业来找到最大时间戳，然后将它传递给另一个MapReduce作业。请建议。如果需要更多信息，请告诉我。
