我正在使用Hadoop1.2.1，eclipsejuno。我正在尝试在单个Mapreduce作业中链接三个maptask。在Eclipse中编写Mapreduce代码时，出现错误，例如chainmapper不适用于参数，而且我无法设置输入路径。以下是我的mapreduce代码，packageorg.myorg;importjava.io.IOException;importjava.net.URI;importjava.nio.file.FileSystem;importjava.util.StringTokenizer;importjavax.security.auth.login.
首先，我不确定这是否可能。如果可能的话，我仍然不确定这是否是正确的做法。我拥有的是:HDFS上的两个名为A和B的大型csv文件A有以下列:a1、a2、a3、a4B有以下列:b1、b2、b3、b4、b5我想要的是:加入两个文件，假设a1=b1我遇到的问题是:如果连接键上的两个文件之间存在多对多关系，我如何使用Java上的HadoopMapreduce执行此操作？从下图中可以看出，A有4行匹配a1=x，B有2行匹配b1=x。因此，在a1=b1=x上连接两个表会产生4*2=8行(组合)，如最后一个表所示。使用reduce侧连接，我无法做到这一点，因为这意味着增加键值对，这违背了MapRedu
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
在Eclipse中，我从三个目录添加外部库。hadoop中的lib目录，hbase中的lib目录和我的Eclipse项目中的两个本地目录以及其他jar。执行导出的jar文件时，我得到一个与hbase相关的ClassNotFoundException。我确定这是我的外部库的问题。我就这样执行程序:hadoopjar/home/brunneis/Escritorio/mr.jarPrincipal-libjars/bigdata/hbase/lib/*.jar,/home/brunneis/workspace/MapReduce/lib/*.jar,/home/brunneis/works
命令:./crawl/urls/mydirXXXXX2在Hadoop-2.5.1和Nutch-2.2.1中运行该命令时，出现如下错误信息。14/10/0719:58:10INFOmapreduce.Job:正在运行的作业:job_1411692996443_001614/10/0719:58:17INFOmapreduce.Job:作业job_1411692996443_0016在super模式下运行:false14/10/0719:58:17INFOmapreduce.Job:map0%reduce0%14/10/0719:58:21INFOmapreduce.Job:任务ID:at
我必须制作HadoopMapReduce的UML组件图。请就一些可用资源提出建议，或寻求解决方法。我已经检查了apachehadoopwiki等，并有了基本的图片。我需要制作一个详细的组件图，其中包含制作MapReduce所涉及的所有组件。我只关心MapReduce。我试过阅读源代码，但我无法理解从哪里开始。如何通过MapReduce的源码掌握执行的控制流。请帮忙。 最佳答案 有关MapReduce应用程序中涉及的不同组件的良好基础知识可以从officialbigdatauniversitywebsite上提供的类(class)中获
我在我的MR代码中使用了MahoutXMLINPUTFORMAT，并且成功处理了XML(小尺寸)。现在，当我尝试发送800MB的输入XML文件时出现Java堆内存异常，强文本映射已处理到83%并且作业失败。我尝试了以下配置，尽管在过程中运气不佳。谁能告诉我如何处理大型(巨大)数据xml文件？”conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize","3073741824")conf.set("mapred.child.java.opts","-Xmx14096m-Xss2048m")conf.set("mapreduce.map
我有一个包含2个作业的MapReduce应用程序。我需要在Job1和Job2之间运行一小段代码。换句话说，一个小代码在Job1的最终输出上运行，Job2中的所有映射器都能够使用这个小代码的输出。这段小代码不需要并行运行。它是一个顺序代码，应该在单台机器上运行并在HDFS中写入输出。我想知道如何在我的应用程序代码中编写Job1和Job2之间的顺序代码，它将在一台机器上运行并读取的输出Job1来自HDFS，并将其自己的输出也写入HDFS。 最佳答案 在您的驱动程序(主)类中，在执行Job1之后(通常是JobClient.runJob(c
当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job
我有一个MapReduce作业将每天执行几次的情况。我想做的是将结果存储到相同的输出目录中。我收到这个错误:org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException:Outputdirectory我不确定如何将增量存储到同一个文件夹中，有没有我可以查看的示例？ 最佳答案 当您将文件存储在hdfs中时，它会导致重复，因此您必须添加带有文件名的timesatmp，以便根据时间戳添加填充。添加文件名_$(日期+"%Y-%m-%d-%S")例如，当我们使用命令行在hdfs中添加文件时hadoop
