我想计算文本中每行单词的共现次数，即一个单词与其他单词在同一行中出现的次数。为此，我创建了一个特殊的词对类，因此MapReduce会给我词对，然后是计数。问题是，我只想展示不同单词的共现。这是代码:publicclassCo_OcurrenciaMapperextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{IntWritableone=newIntWritable(1);String[]palabras=
我正在尝试预处理XML文件以在放入mapreduce之前提取某些节点。我有以下代码:frommrjob.compatimportjobconf_from_envfrommrjob.jobimportMRJobfrommrjob.utilimportcmd_line,bash_wrapclassMRCountLinesByFile(MRJob):defconfigure_options(self):super(MRCountLinesByFile,self).configure_options()self.add_file_option('--filter')defmapper_cmd(
1.当将任务分配给任务跟踪器进行处理时，作业跟踪器首先尝试在具有包含数据的数据节点的同一服务器上找到具有空闲槽的任务跟踪器(以确保数据局部性)2.如果它没有找到这个TaskTracker，它会在跨机架查找TaskTracker之前在同一机架中的另一个节点上寻找TaskTracker。经验法则:处理逻辑只会到达数据进行处理。假设Tasktracker跨机架启动，相应的处理数据不可用，那么在这种情况下，处理逻辑(程序)如何到达数据，而不是数据到达处理逻辑(程序)？ 最佳答案 当本地没有数据时，需要通过网络传输。数据局部性不是一个规则(远
我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我正在考虑使用累积表作为输入来进行mapreduce。有没有一种方法可以将2个不同的表作为输入，就像addInputPath这样的多个文件输入一样？或者是否可以使用AccumuloInputFormat从文件中获取一个输入，而从表中获取另一个输入？ 最佳答案 您可能想看一下AccumuloMultiTableInputFormat。Accumulo手册演示了如何使用它here.示例用法:job.setInputFormat(AccumuloInputFormat.class);AccumuloMultiTableInputForma
如何为有向图G=(V,E)编写Mapper类和Reducer类。需要计算所有节点对(x,y)使得y可以在两跳内从x到达，即存在一个节点z使得(x,z)和(z,y)都在E中。这里(x,y)可能在也可能不在E.输入应该是一条边，节点ID由制表符分隔，例如:1201322341...输出应该是一个节点对xy的列表，由长度恰好为2的路径连接，每行一个，例如:1342... 最佳答案 我假设“两跳”意味着两个节点之间需要有一个中间节点。例如，“z”是(x,y)对的中间节点。您可以做的是将节点ID作为您的Mapper和Reducer中的键。通过
我目前正在使用mapreduce编写parquet，我将行组大小配置为256M，hdfsblock大小也设置为256M。输出文件大小约为每个文件1G。所以我应该期望生成的文件中有4个行组。但是当我使用时:parquet-tools元路径/to/my/file|grep“行组”它给了我63个不同大小和行数的行组:rowgroup1:RC:69816TS:244168913rowgroup2:RC:35111TS:117407826rowgroup3:RC:18488TS:60107388rowgroup4:RC:10357TS:33260415rowgroup5:RC:7905TS:24
如果输入/输出来自本地文件系统，MapReduce处理如何工作？MapReduce作业执行是否跨Hadoop集群异步发生？如果是，那是如何发生的？在哪个用例中，我们真的需要使用这种方法吗？ 最佳答案 MapReduce在本地系统中的工作原理相同(mapper->reducer)(只是它的效率问题，因为它在本地系统而不是集群中效率较低)。是的，MapReduce作业执行在Hadoop集群中异步发生(这取决于您在mapreduce程序中使用的调度器类型)点击formoreaboutscheduler在大多数情况下，这用于测试目的(在本地
目前我有一个始终需要运行的spark作业(java)。它不需要太多资源。但是，每当我运行sqoop作业(MapReduce)时，该作业都会卡在已接受状态:WAITING分配、启动AM容器并向RM注册。我检查了Ambari，用于调度的spark配置是公平的。为了进行测试，我尝试运行2个相同的spark作业，但没有出现任何问题(两者的状态均为RUNNING)。应该有足够的内核和内存来运行mapreduce作业。Spark提交命令:/usr/hdp/current/spark-client/bin/spark-submit\--classcom.some.App\--masteryarn-c
谁能帮我找出为什么在运行我的MapReduce代码后我没有得到平均工资。问题:计算正式员工和契约(Contract)员工的平均工资示例输入:1用户1永久1002user2契约(Contract)5003用户3永久2004user4合约300预期输出:永久285契约(Contract)187我得到的输出:永久100永久200合约500契约(Contract)300运行作业:$hadoopjarpartition.jarcom.hadoop.PartitionExample输入/partition_example.txt输出packagecom.hadoop;importjava.io.I
