事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我有一个名为Log的表，其中每一行代表单个事件，并且具有这样的表结构info:date,info:ip_address,info:action,info:info数据的例子是这样的ColumnFamily:infodate|ip_address|action|info3March2014|191.2.2.2|delete|blabla4March2014|191.2.2.3|view|blabla5March2014|191.2.2.4|create|blabla3March2014|191.2.2.5|delete|blabla4March2014|191.2.2.5|create|
当k太大而无法在内存中容纳k个元素时，从数据集中查找前k个元素的有效MapReduce算法是什么？我说的是数百万个元素的数据集，例如k。其中3/4。想象一下，每个元素都有一个值，我们想要找到具有最高值的k个元素。例如数据形式:e1:5e2:10e3:7e4:8然后，前2个是e4和e2(不关心它们的相关顺序)。我看过thesolutiontotheproblem,whenkissmallenough,但它不缩放。显然，使用单个reducer同样不切实际(内存不足错误)。 最佳答案 我想我找到了我要找的东西。在这里找到了答案:http:
我通过以下方式链接了mapreduce作业:map1->reduce1->map2->reduce2作为副作用，在map1步骤期间，我计算了仅在reduce2步骤期间需要的数据，因此我不想将它一直传递到链中。传递此数据的最佳方式是什么，以便在reduce2步骤中我可以从map2和map1获取数据？谢谢 最佳答案 根据您的评论，您从映射器1输出A和B。然后，您希望A转到reducer1和B与mapper2的输出一起转到reducer2。我能看到的最佳选择如下:作业1:要区分A和B，请在第一个作业中使用MultipleOutputs..
我想写一个空的mapreduce作业，实际上我的意思是一个什么都不做的mapreduce作业，只有一个Mapper，一个Reducer和一个主类。我想要它在hortonwoks沙箱2.1中进行测试。这是我的代码:importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importorg.apache.hado
我期望的输出是输入文件中每个单词的计数。但我的输出是整个输入文件，因为它是。我正在使用extendsMapper对于映射器类和Reducer对于reducer类。这是我的代码驱动.javapublicclassdriverextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf,"wordcount");job.setMapperClass(mapper.class);job.setRe
我需要使用Java在mapreduce程序中解析PDF文件。我正在使用CDH5.0.1进行集群设置。我有一个由FileInputFormat扩展的自定义输入格式类，我在其中覆盖了getRecordReader方法以返回自定义RecordReader的实例，并覆盖了isSplitable方法以防止文件不可拆分，如本SOanswer中所建议的那样.现在的问题是，在当前的CDHAPIgetRecordReader返回接口(interface)org.apache.hadoop.mapred.RecordReader而上面的SO答案中扩展到自定义RecordReader的是一个抽象类org.a
假设我想存储大量带有相关元数据的urlURL=>Metadata在文件中hdfs://db/urls.seq我希望这个文件在每次运行MapReduce后增长(如果找到新的URL)。这可以与Hadoop一起使用吗？据我了解，MapReduce将数据输出到新目录。有没有办法获取该输出并将其附加到文件中？我想到的唯一想法是创建一个临时的urls.seq然后替换旧的。它有效，但感觉很浪费。另外，根据我的理解，Hadoop喜欢“一次编写”的方法，而这个想法似乎与此冲突。 最佳答案 作为blackSmith已经解释说你可以很容易地在hdfs中附
我正在尝试在OSXYosemite上运行hadoop。当我按照http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html的说明进行操作时，我配置了hadoop，启动了$sbin/start-dfs.sh，然后用jps查看得到了输出:17237DataNode17324SecondaryNameNode17388Jps但是，当我尝试“bin/hdfsdfs-mkdir/user”时，hadoop无法加载库(当我运行其他示例时也会发生同样的情况)，并显示连接失败:$bi
我有一种情况需要处理一个非常大的文本文件，格式如下:ID\ttime\tduration\tDescription\tstatus我想利用MapReduce来帮助我处理这个文件。我知道MapReduce基于键值对工作。Mapper将输出键和一些值，而MapReduce将确保所有相同的键最终都在1个reducer中。我想要在reducer中结束的是时间间隔在1小时以内的行。然后在reducer中，我想访问所有其他信息以及ID、持续时间、状态来做其他事情。所以我猜想输出的值是一个列表还是什么？我有一些Python代码来处理输入数据。映射器.py#!/usr/bin/envpythonimp
