我想用hadoop实现一个简单的搜索引擎。所以我使用hadoopstreamingapi和bash创建了一个倒排索引。输出的文件如下:ab(7441)1abbrevi(1221)1abil(511)(771)(7381)3abl(991)(1321)(5361)(5811)(6951)(7631)(9081)(9141)(9861)(11142)10ablat(822)(2742)(5537)(5871)(10653)(10962)(10977)(10983)(10Sorryif994)(11004)(11013)(12263)(12413)(12791)14about(271)(32
我是hadoop的新手。目前我有一个映射器、一个缩减器和一个组合器。我可以做catfile|映射器.py|reducer.py|combiner.py来产生结果。并且减少阶段是令人尴尬的并行化。那么，鉴于我有一个hadoop集群，谁能告诉我如何将它放入hadoop流中？ 最佳答案 hadoop流支持标准输入/标准输出。所以你可以重用你的mapper.py、reducer.py和combiner.py考虑签名:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-in
我想知道在HadoopMapReduce中运行作业时，map-stage和reducestage-progress是如何计算的。我进入JobClient.java寻找线索，我认为JobStatus.java存储了所有这些信息，但我找不到百分比是如何计算/更新的。 最佳答案 来自org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress#updateTaskStatus:doubleprogressDelta=tip.getProgress()-oldProgress;if(tip.isMapTask()){this
我有一个文本文件:A1A4A2B8B1我想计算maxA(4)和maxB(8)的平均值。首先，在mapper中，我通过键将数据传递给reducer，在reducer中，我找到该键的最大值。但是我如何计算它们减少后的平均值呢？ 最佳答案 如果您只让映射器输出键的最大值，那么您将无法从缩减器的输出中检索键的平均值。根本没有足够的信息。要么在reducer处理期间取平均值并将其与最大值一起输出(可能由一些定界符分隔以便于解析)，要么运行另一个map-reduce作业以计算平均值。 关于java-
这是Hadoop中的数据结构实现。我想使用map-reduce编程在Hadoop中实现索引。第1部分=我想使用表中的索引号将此文本文件的每个单词存储起来。[能够完成]第2部分=现在我想为这个新创建的表执行散列[无法完成]第一部分我能够完成，但第二部分我遇到困难假设我有一个包含3行的文本文件:你的工作怎么样你的家人好吗嗨，你好吗我想使用索引存储这个文本文件。我有map-reduce代码返回每个单词的索引值，这个索引值我可以存储在索引表(哈希表)中包含每个单词的索引值的输出:0,怎么14,是3，是18岁，工作12，你的7，现在要存储在哈希表中，对带有模块(文件中不同元素的数量)的每个单词
我正在尝试读取保存在hdfs中的hadoop中的avro格式数据。但我见过的大多数例子都要求我们将模式解析到作业中。但是我无法理解该要求。我使用pig和avro，我从未传递过模式信息。所以，我想我可能遗漏了一些东西。基本上，如果我没有架构信息，那么在hadoopmapreduce中读取avro文件的好方法是什么？谢谢 最佳答案 你说得对，Avro对于提前知道类型非常严格。如果您不知道架构，我知道的唯一选择是将其作为GenericRecord读取。这是如何做到这一点的片段publicclassMyMapperextendsextend
我注意到addzone要求了解Map-Reduce和Java多线程-我看不出它们如何存在于同一个项目中。谁能给我举个例子，我们什么时候需要结合Map-Reduce和多线程？ 最佳答案 如果您开发一个大型系统，则子系统需要应用不同的技术。 关于java-在MapReduce作业中使用多线程，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31129876/
在Hadoop中，map的数量由输入拆分的数量决定。减少的数量呢？有没有一种方法可以直观的判断reduce？我正在Pig中进行map缩减。 最佳答案 理想的reducer应该是使它们最接近于:block大小的倍数任务时间在5到15分钟之间创建尽可能少的文件引用:http://wiki.apache.org/hadoop/HowManyMapsAndReduces 关于hadoop-确定Hadoop中的Reduce数量，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
在map-reduce作业中，如果设置4个reducer来实现reducer作业。通过这样做，最终输出将生成4个部分文件。喜欢:part-r-00001part-r-00002part-r-00003part-r-00004在这种情况下如何获得合并值？说如果我正在计算最大数量？上述情况显然会生成4个不同的文件，它们返回4个不同的值。 最佳答案 一个简短的回答是在你的情况下使用一个reducer。但是当mapper的输出太多，单个reducer无法处理时，我建议你使用tworoundmapreducework。在第一轮中，您在每个re
我在hive中有一个MASTER表和另外两个表MastertablecontainsMsgId,NbOfTxs,InitgPty,PmtInf,DbtrAcctSubMasterTable1MsgId,NbOfTxs,DbtrAcctSubMasterTable2MsgId,NbOfTxs,InitgPty数据是xml格式，我写了MR代码解析。我想创建不同的部分-r文件，以便它们将输出直接放在配置单元中的表中我如何使用MapReduce将OUTPUT文件直接放入或加载到配置单元以加载到相应的配置单元表中，或者是否有更好的方法将这些文件放入配置单元表中下面是我的代码packagexmlc
