我有一个5节点的hadoop集群，我可以在其上成功执行以下流作业sudo-uhdfshadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar-input/sample/apat63_99.txt-output/foo1-mapper'wc-l'-numReduceTasks0但是当我尝试使用python执行流作业时sudo-uhdfshadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar
当我学习mapreduce时，其中一个关键组件是组合器。它是映射器和缩减器之间的一个步骤，本质上是在映射阶段结束时运行缩减器，以减少映射器输出的数据行数。随着我需要处理的数据量的增加(数TB规模)，reduce步骤变得异常缓慢。我和我的一个friend谈过，他说这也是他的经验，他没有使用组合器，而是使用散列函数对其reduce键进行分区，该函数减少了reduce步骤中每个键的值数量.我试过了，它奏效了。有没有其他人有过组合器步骤不能很好地扩展的经验，为什么我找不到这个问题的任何文档以及解决方法？如果有办法使组合器步进缩放，我宁愿不使用解决方法。[编辑]这是我friend建议的解决方法的
我是Hadoop的新手，如果/bin/cat用于mapper和reducer，我有一个关于hadoop复制(cp)与hadoop流的非常基本的问题。hadoop-输入-输出-mapper/bin/cat-reducer/bin/cat我相信上面的命令会复制文件(它与hadoopcp有什么不同？)或者如果我的理解有误请纠正我。 最佳答案 他们做同样的事情，但方式不同:hadoopcp将只调用JAVAHDFSAPI并将副本执行到另一个指定位置，这比流解决方案快得多。另一方面，hadoopstreaming(请参阅下面的示例命令)将启动m
我目前正在尝试让本地版本的Hadoop运行，但我有点卡住了。我使用以下教程进行设置:http://glebche.appspot.com/static/hadoop-ecosystem/hadoop-hive-tutorial.html现在，我想使用本教程执行一个简单的Mapreduce:http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/但是，我似乎对HDFS有一些问题，因为当我想运行以下命令时::libexecme$hadoopjar./share/hadoop/to
我在yarn模式下使用spark提交，但我收到了这个错误:显然我的输入路径hdfs://缺少一个'/'我正在通过hdfs://master:8020/usr/jimmy/Test/，但是日志输出是日志文件中的hdfs:/master:8020/usr/jimmy/Test/Personal1(Personal1在我的代码中指定)缺少的'/'显然是问题所在我能做什么？请帮帮我我的命令:./bin/spark-submit--masteryarn-cluster--classMovie.Movies/usr/jimmy/Move.jarhdfs://master:8020/usr/jimm
我正在尝试计算方阵上每条对角线的总和。我正在使用Python和Hadoop流式处理，但我找不到任何方法来配置Hadoop流式处理以获取每行的偏移量thisguy说，使用TextInputFormat。还有一个question在StackOverflow上询问同样的事情，但没有关于如何去做的回应。和hadoopdoc说了一些关于丢弃LongWritable类的键但我不确定这是否是偏移量。如何配置作业以获得偏移量？我是否需要创建一个从TextInputFormat派生的新类而不返回LongWritable？如果我不懂Java，我该怎么做？谢谢 最佳答案
所以我有一个以前工作的这种格式的输出文件(.txt文件)"145"Defects,"1"Information1"Plain2"Project5"Right1#51302]1$5,000)1&3'AS-IS',1(1("the1每行左边是我从文档中读到的单词，每行右边的数字是我数过的次数。我想使用Python和HadoopStreaming创建另一个mapreduce作业来查找前k个值。在这种情况下，假设为5。我无法想象映射器应该做什么。我应该解析每一行并将每个单词附加到列表中吗？然后，我会从这些列表中获取前k个值并将其发送到reducer吗？然后reducer读取所有这些列表并只返回
我正在尝试使用以下hadoop-streaming.jar命令将一些*_0(HDFS中的部分文件)文件合并到HDFS位置。hadoopjar$HDPHOME/hadoop-streaming.jar-Dmapred.reduce.tasks=1-input$INDIR-output$OUTTMP/${OUTFILE}-mappercat-reducercat一切正常——除此之外，我遇到了问题，因为上述命令的结果似乎将x'09'添加到每一行的末尾。我们在部分文件(替换为合并文件)之上定义了Hive表，其中最后一个字段定义为BIGINT。因为，合并文件将x'09'添加到最后一个字段-tba
我有一个SparkStreaming作业，它在启动时查询Hive并创建一个Map[Int,String]对象，然后该对象用于作业执行的部分计算。我遇到的问题是Hive中的数据每2小时就有可能发生变化。我希望能够按计划刷新静态数据，而不必每次都重新启动Spark作业。map对象的初始加载大约需要1分钟。非常欢迎任何帮助。 最佳答案 您可以使用监听器。每次为spark上下文中的任何流启Action业时都会触发。由于您的数据库每两个小时更新一次，因此每次更新AFAIK都没有什么坏处。sc.addSparkListener(newSpark
假设我有一个二进制可执行文件，它将文件名作为参数，例如“myprogfile1file2”，它从文件1读取并写入文件2。二进制可执行文件不采用标准输入，也不发出标准输出。如何在hadoop流中将此二进制可执行文件用作映射器或缩减器？谢谢! 最佳答案 您必须先将数据保存为本地磁盘上的临时文件才能使用您的程序。然后您可以从文件中读取结果。但是，这违背了使用Hadoop处理数据的目的。将数据复制到本地磁盘并将结果读回Hadoop领域的开销会降低性能。我建议更改您的二进制可执行文件以允许通过标准输入和标准输出进行输入/输出。
