假设HDFS的复制因子是3，那么对于一个map任务，有三个节点保存它的输入数据。map任务是从所有3个节点并行读取还是随机选择其中一个？我做了一些实验，我将其中一个数据节点设置为具有非常低的带宽并获得一些非常慢的maptask，所以我猜maptask不会并行读取所有可用的数据节点，我是对的？感谢您的帮助! 最佳答案 如果您的复制因子是3，则集群中有三个节点保存特定映射任务的输入数据。JobTracker只会将map任务分配给这三个节点中的一个，因此它只会从该节点读取数据。Hadoop具有称为推测执行的功能。在推测执行中，如果JobT
如果我的数据集包含这样的行199.72.81.55--[01/Jul/1995:00:00:01-0400]"GET/history/apollo/HTTP/1.0"2006245并且我正在使用hadoop运行mapreduce作业，如何获取每行中的最后一个元素？我已经尝试了所有明显的答案，例如StringlastWord=test.substring(test.lastIndexOf("")+1);但这给了我-性格。我试过根据空格拆分它，并获取最后一个元素，但最后一个字符仍然是-。难道我不指望数据会一行一行的传送给我吗？换句话说，我难道不能期望abcd\nefgh\n形式的文件逐行传
mapreduce作业中的中间键值对在被洗牌到将运行reduce任务的tasktracker节点之前被写入mapred.local.dir。我知道HFDS已优化以写入大数据block，因此与常规文件系统相比，可最大限度地减少硬盘的寻道时间。现在我很好奇hadoop是否也针对将中间kev-value对流式传输到本地文件系统进行了优化？我问这个是因为我的应用程序只有很少的输入数据，但是有大量的中间数据和中等大小的输出数据。hadoop在我的案例中是有益的还是我应该考虑一个不同的框架？(请注意，我的软件与WordCount密切相关，但我发出所有子字符串而不是所有单词)非常感谢您的帮助!EDI
我是hadoop的初学者，当我运行hadoop作业时，我注意到进度日志显示映射80%减少25%。我对mapreduce的理解是映射器产生一堆中间值。在映射器产生输出之后，有中间对的洗牌/排序，这些值被发送以减少作业。谁能解释一下map/reduce如何并行工作。 最佳答案 必须将映射器的输出复制到适当的缩减器节点。这称为洗牌过程。这甚至可以在所有映射器完成之前就开始，因为决定将哪个键转到哪个缩减器仅取决于映射器的输出键。所以你看到的25%的进步是由于洗牌阶段。shuffle之后是sort阶段，然后是reduce阶段。除非所有映射器都
我在eclipse中做HadoopWordCount.java。我将输入和输出路径作为参数。我正在尝试将我的hadoopMR从eclipsejuno转换为maven。我写了pom.xml。但是我应该在哪里包含我的参数？输入:/home/sree/myfiles/book.txt输出:/home/sree/myfiles/wcout我编辑的pom.xml4.0.0TryMavenTryMaven0.0.1-SNAPSHOTsrcsrc**/*.javamaven-compiler-plugin2.3.21.71.7org.apache.maven.pluginsmaven-assembl
我有一个现有的Python程序，它具有如下所示的一系列操作:连接到MySQLDB并将文件检索到本地FS。运行对这些文件进行操作的程序X。类似于:java-jarX.jar这将打开文件夹中的每个文件并对它们执行一些操作，并将相同数量的转换文件写入另一个文件夹。然后，运行对这些文件进行操作的程序Y:java-jarY.jar这将创建多个文件，每个文件一行，然后使用合并功能将其合并为一个文件。此合并后的文件将作为进一步操作和分析的输入，这些操作和分析对这个问题来说并不重要。我想利用Hadoop来加速操作Y，因为如果存在以下情况，它需要很长时间才能完成:a)更多数量的文件或b)要操作的大输入文
根据TaskTrackerHadoopWikipage，TaskTracker生成一个新的JVM来完成它正在跟踪的实际工作。然而，页面中有一个拼写错误，不清楚TaskTracker是否为它正在跟踪的所有任务生成一个JVM，或者TaskTracker是否为每个任务生成一个JVM它正在跟踪。我问的原因是因为我很好奇使用静态变量来保存作业级变量是否比简单地在map函数中实例化变量有任何好处。 最佳答案 它为每个任务生成一个JVM。您可以通过设置此配置参数来重用jvms:mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，但这只是
这里是Hadoop新手。所以我只是配置了一个单节点设置，我不确定文件应该放在哪里？!我的理解是应该在HDFS上。因此，我使用“将文件上传到DFS”向我的HDFS添加了一个文本文件“zulu.txt”(右键单击DFS；见下图)当我使用Stringinput="/user/irobot-pc/irobot/In/";我收到以下错误代码:输入路径不存在Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:file:/user/irobot
当项目基于键映射到reducer时，单个reducer会收到一个包含单个键的列表，还是reducer包含散列到该reducer的所有键？例子:我有7个正在映射的唯一ID。当我编写我的reduce方法时，我是否可以假设当我遍历列表中的所有元素时我将只有1个唯一ID？或者我可以在一个reducer中有多个id吗？ 最佳答案 每次调用reduce()将有一个键和一个或多个值。这从Map.reduce()方法的签名中可以明显看出:reduce(KEYINkey,Iterablevalues,Contextcontext)一些例子:如果您的映
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭8年前。Improvethisquestion我在ETL过程中使用了一个复杂的查询(基于SQL)。它太大了，放不下，但通常几个表和一些使用窗口函数和其他“好东西”的BL之间的内部连接很少。我需要将它移植到HadoopMapReduce。只需将FROM案例中的所有表转储为CSV格式并将文件j带到HDFS。然后编写复制SQL中实现的逻辑的MapReduce作业。我想知道:在将SQL移植到MapReduce时，是否有任何我应该注意的最佳实践
