据我所知，如果驱动程序类中未提及映射器类，它将使用恒等映射器以及同样的reducer。但是，如果不编写任何映射器类，谁将调用hdfs输入数据并对其进行处理并发送到reducer。 最佳答案 Mapper类是必需的。正如您所说，如果您没有在驱动程序中指定Mapper类，那么将使用IdentityMapper。Butifnotwritinganymapperclass,whowillcallthehdfsinputdataandprocessitandsendtoreducer.因此，如果您不编写任何映射器类，IdentityMappe
我必须对大型数据集执行sql“分组依据”类型的(不完全是)操作。我能想到的一个简单的类似示例如下所示，其中所需的输出可能是1)将数据分组(国家、城市、性别、母语)2)将数据分组(国家、城市、性别、年龄组)3)将数据分组到(country,city,age_group)countrycitygenderage_groupmother_tongueno_of_times_surveyed----------------------------------------------------------------USAnew_yorkfemalemiddleenglish5USAseatt
我在配置单元中有外部表，我正在尝试运行selectcount(*)fromtable_name查询，但查询立即返回并给出我认为已经存储的结果。查询返回的结果不正确。有没有办法强制执行mapreduce作业并使查询每次都执行。注意:并非所有外部表都遵循此行为，但其中一些外部表遵循此行为。使用的版本:Hive0.14.0.2.2.6.0-2800，Hadoop2.6.0.2.2.6.0-2800(Hortonworks) 最佳答案 经过一些发现，我找到了一种方法，可以启动MR来计算orc表上的记录数。ANALYZETABLE'表名'PA
在Oozie中创建工作流时，我有一个第一个Java步骤，它生成一个文件，其中包含下一步(map-reduce)所需的文件列表。我如何使用该文件提供该map-reduce作业？我知道我可以勾选java步骤的Captureoutput框，然后在map-reduce步骤中使用mapred.input.dir来使用捕获的输出作为输入。但我想摆脱它。仅作记录，我的文件内容如下:/data/kafka/4/camus/DATA.TRADE.ORDERHISTORY/daily/2015/07/18,/data/kafka/4/camus/DATA.TRADE.ORDERHISTORY/daily/
我知道spark进行内存计算并且比MapReduce快得多。我想知道spark对于sayrecords我在后端使用MapReduce的hive中进行数据质量检查。每个文件大约需要8分钟，这对我来说很糟糕。spark会给我更好的表现吗？比方说2-3分钟？我知道我必须做一个基准测试，但在我真正开始使用Spark之前，我试图了解这里的基础知识。我记得第一次创建RDD是一项开销，因为我必须为每个传入的文件创建一个新的RDD，这会花费我一些钱。我很困惑哪种方法对我来说是最好的方法-spark、drill、storm还是Mapreduce本身？ 最佳答案
我一直在使用MapReduce解析日志文件，但它总是输出一个名为“part-00000”的文本文件来存储我的结果，然后我必须将part--00000导入mysql手动。有没有一种简单的方法可以将MapReduce结果直接存储在MySQL中？例如，我如何将经典的“WordCount”MapReduce程序的结果直接存储在MySQL中？我正在使用Hadoop1.2.1和mapred库(即org.apache.hadoop.mapred.*而不是org.apache。hadoop.mapreduce.*，据我所知，这两者不兼容。)我无权访问Sqoop。 最佳答案
我正在使用NaativeMapreduce(https://wiki.apache.org/pig/NativeMapReduce)从ApachePig调用Mapreduce作业我的问题是如何像在命令行中那样传递参数。例如:如果我有一个Mapreduce类，我从命令行调用它的驱动程序并向它传递一些它在其作业配置对象中设置的参数，例如javaMRDriverargument1_value在MRDriver中publicstaticvoidmain(String[]args){JobConfjobConf=...jobconf.set("argument1",arg[0]);.....}当
我正在尝试编写代码，以获取访问该网站的前10个IP地址。我有示例日志，第一个MR代码的输出如下所示:01-dynamic-c.rotterdam.luna.net101-dynamic-c.wokingham.luna.net2802-dynamic-c.wokingham.luna.net1303-dynamic-c.wokingham.luna.net1504-dynamic-c.rotterdam.luna.net22现在我想在2ndMR作业中计算TopN，但mapper中的TreeMap大小始终为1。看起来TreeMap上的put操作不断替换我的旧条目。privateTreeM
我在hdfs系统中有一个文件，它是3个与销售数据相关的表的连接输出。(销售抬头、项目详细信息、投标详细信息)。该文件将合并所有三个表中的列。如果有3个项目和1个投标，我将有6行用于交易。因此文件中将有6行具有相同的交易号。我可以在映射器中读取它并创建一个包含所有字段的DTO现在我想从这个扁平化的DTO构建复杂的DTO结构。是否有任何可用的pojo映射框架，它是否支持从普通DTO到复杂结构的映射。结构publicclassPlainDTO{StringtranId;StringprocessDate;StringitemNumber;StringitemName;inttenderId;
我在我的Reducer中使用MultipleOutputs，因为我想为每个键创建单独的结果文件，但是，尽管创建了默认结果文件part-r-xxxx并包含正确的值，但每个结果文件都是空的。这是我的JobDriver和Reducer代码主类publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intcurrentIteration=0;intreducerCount,roundCount;Configurationconf=createConfiguration(currentIteration);cleanEnvironment(conf);
