从高层次的角度解释NoSQL非常容易——它基本上是“键值”存储。当然有成千上万的次要和重要的东西，但一般来说它只是键值存储。解释Hadoop和Map/Reduce的最佳方式是什么？可能是一些“真实世界”的例子，即使是新手也可以很容易地进行比较？谢谢! 最佳答案 我最近找到了thisgreatarticle描述MapReduce:I’vebeenplanningonwritingabouttheGoogle’sMapReducealgorithmforsometimebutIcouldn’tfindagoodpracticalexam
我正在使用HadoopMapReduce对维基百科数据转储(以bz2格式压缩)进行研究。由于这些转储太大(5T)，我无法将xml数据解压缩到HDFS中，只能使用hadoop提供的StreamXmlRecordReader。Hadoop确实支持解压缩bz2文件，但它会任意拆分页面并将其发送给映射器。因为这是xml，所以我们需要拆分为标签。有没有办法把hadoop自带的bz2解压和streamxmlrecordreader一起使用？ 最佳答案 维基媒体基金会刚刚为HadoopStreaming接口(interface)发布了一个Inpu
这个问题在这里已经有了答案:Howtodebughadoopmapreducejobsfromeclipse?(6个答案)WheredoeshadoopmapreduceframeworksendmySystem.out.print()statements?(stdout)(5个答案)关闭2年前。我正在尝试构建mapreduce作业。它运行到完成但最后出现奇怪的数据。当我尝试使用system.out.println("debugdata")调试它时它不显示在屏幕上。使用javaAPI生成外部日志文件，尝试使用log.severe("logdata")或使用log4j记录器方法log.i
我们的任务是创建mapreduce函数，该函数将为google网络图中的每个节点n输出，列出您可以在3跳中从节点n到达的节点。(实际数据可以在这里找到:http://snap.stanford.edu/data/web-Google.html)以下是列表中项目的示例:121324343541454656从上面的示例图将是这个在上面的简化示例中，例如节点1的路径是α[1->2->4->1],[1->2->4->5],[1->2->4->6],[1->3->4->1],[1->3->4->5],[1->3->4->6]και[1->3->5->6]因此mapreduce将为节点1输出顶点1
是否可以在一台机器上使用HDFS客户端实现从HDSF集群的分布式读取？我用一个由3个数据节点(DN1、DN2、DN3)组成的集群进行了实验。然后我从位于DN1上的客户端程序运行10个同时读取10个独立文件，它似乎只从DN1读取数据。其他数据节点(DN2、DN3)显示为零事件(从调试日志判断)。我检查了所有文件的block是否在所有3个数据节点上都被复制了，所以如果我关闭DN1，那么数据将从DN2读取(仅DN2)。增加读取的数据量没有帮助(尝试从2GB到30GB)。由于我需要读取多个大文件并仅从中提取少量数据(几Kb)，因此我想避免使用map/reduce，因为它需要设置更多服务并且还需
作业的reduce阶段失败并显示:失败的Reduce任务超出了允许的限制。每个任务失败的原因是:任务attempt_201301251556_1637_r_000005_0未能报告状态达600秒。杀!问题详情:Map阶段接收格式为:time,rid,data的每条记录。数据的格式为:数据元素及其计数。例如:a,1b,4c,7对应一条记录的数据。映射器为每个数据元素输出每条记录的数据。例如:key:(time,a,),val:(rid,data)键:(时间，b，)，val:(删除，数据)key:(time,c,),val:(rid,data)每一个reduce从所有的记录中接收同一个ke
我的map函数产生一个键\t值值=列表(值1、值2、值3)然后我的reduce函数产生:Key\tCSV-Line例如2323232-2322fdsfs,sdfs,dfsfs,0,0,0,2,fsda,3,23,3,s,2323555-22222dfasd,sdfas,adfs,0,0,2,0,fasafa,2,23,s例。原始数据:232342|@3423@|34343|sfasdfasdF|433443|Sfasfdas|324343x1000无论如何，我想删除开头的key，这样我的客户就可以直接导入到mysql中。我有大约50个数据文件，我的问题是在它映射一次并且reducer启
我们的hadoop集群使用snappy作为默认编解码器。Hadoop作业减少输出文件名类似于part-r-00000.snappy。JSnappy无法解压缩文件bczJSnappy要求文件以SNZ开头。reduce输出文件以某种方式从一些字节0开始。如何解压文件？ 最佳答案 使用“Hadoopfs-text”读取此文件并将其通过管道传输到txt文件。例如:hadoopfs-textpart-r-00001.snappy>/tmp/mydatafile.txt 关于hadoop-如何解压以
我正在尝试通过更改hadoop给出的字数示例来创建一个简单的mapreduce作业。我试图列出一个列表而不是单词数。wordcount示例给出以下输出hello2world2我正在努力让它以列表的形式输出，这将构成future工作的基础hello11world11我认为我在正确的轨道上，但我在编写列表时遇到了问题。而不是上面的，我得到Hellofoo.MyArrayWritable@61250ff2Worldfoo.MyArrayWritable@483a0ab1这是我的MyArrayWritable。我在write(DataOuptutarg0)中放了一个sysout但它从不输出任何
我在本地文件系统上保存了超过1000万张照片。现在我想通过它们中的每一个来分析照片的二进制文件，看看它是否是一只狗。我基本上想在集群hadoop环境中进行分析。问题是，我应该如何设计map方法的输入？比方说，在map方法中，newFaceDetection(photoInputStream).isDog()是分析的所有底层逻辑。具体来说，我应该将所有照片上传到HDFS吗？假设是，如何在map方法中使用它们？是否可以将输入(到map)作为包含所有照片路径(在HDFS中)的文本文件，每行，并在map方法中加载二进制文件，如:photoInputStream=getImageFromHDFS
