我最近被要求研究加速mapreduce项目。我正在尝试查看在实现以下类的“map”方法中生成的log4j日志信息:org.apache.hadoop.mapred.Mapper在这个类中有以下方法:@Overridepublicvoidconfigure(..){..}publicstaticvoiddoCompileAndAdd(..){..}publicvoidmap(..){..}记录信息可用于配置方法和doCompileAndAdd方法(从配置方法调用)；但是，没有显示“map”方法的日志信息。我也试过在map方法中简单地使用System.out.println(..)但没有成
我有一个要求，比如我想在mapper和reducer类之间共享一个变量。场景如下:-假设我的输入记录是类型A、B和C。我正在处理这些记录并相应地为map函数中的output.collect生成键和值。但与此同时，我还在映射器类中声明了3个staticint变量，以保持记录A、B和C类型的计数。现在这些变量将由各种map线程更新。完成所有maptask后，我想将这三个值传递给Reduce函数。如何实现？我尝试覆盖close()方法，但它会在每个映射函数执行后调用，而不是在所有映射函数执行完毕时调用。或者是否有任何其他方式来共享变量。我希望输出每种类型记录的总数以及我正在显示的任何已处理输
我对Map/Reduce原理和pythonmrjob框架还很陌生，我写了这个示例代码，它工作正常，但我想知道我可以改变它什么以使其“完美”/更高效.frommrjob.jobimportMRJobimportoperatorimportre#appendresultfromeachreduceroutput_words=[]classMRSudo(MRJob):definit_mapper(self):#movelistoftuplesacrossmapperself.words=[]defmapper(self,_,line):command=line.split()[-1]self
我有一份hadoop的工作。陈述工作后，我启动了一些映射器。每个映射器将一些文件写入磁盘，如part-m-00000、part-m-00001。据我了解，每个映射器创建一个零件文件。我有大量数据，所以必须有多个映射器，但我可以以某种方式控制此输出文件的数量吗？我的意思是，hadoop将启动，例如10个映射器，但只有三个部分文件？我找到了这篇文章Howdomultiplereducersoutputonlyonepart-fileinHadoop?但是有使用旧版本的hadoop库。我使用的类来自org.apache.hadoop.mapreduce.*而不是来自org.apache.ha
作为我的Java映射器的一部分，我有一个命令在本地节点上执行一些代码并将本地输出文件复制到hadoopfs。不幸的是，我得到以下输出:ErroroccurredduringinitializationofVMCouldnotreserveenoughspaceforobjectheap我试过将mapred.map.child.java.opts调整为-Xmx512M，但不幸的是没有成功。当我通过ssh进入节点时，我可以毫无问题地运行-copyFromLocal命令。输出文件也很小，大约100kb。如有任何帮助，我们将不胜感激! 最佳答案
我通过查找映射器正在处理的当前文件(以及其他一些东西)获得了少量元数据。我需要将这个元数据发送到reducer。当然，我可以让映射器在它生成的对中发出这个，但我想避免它.另外，再多约束一点，我不想使用DistributedCahce。那么，我还有其他选择吗？更准确地说，我的问题是双重的(1)我尝试通过在映射器的configure(JobConf)中执行job.set(Prop,Value)并在reducer的中执行job.get()来设置一些参数>配置(JobConf)。可悲的是，我发现它不起作用。另外，我很想知道为什么会出现这种行为。我的主要问题是(2)如何以“干净的方式”(如果可能
我在其中设置了PYTHONPATH，它也能正常工作，除非我运行map-reduce作业它没有说追溯(最近的调用最后):文件“/work/app/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/hduser/jobcache/job_201203091218_0006/attempt_201203091218_0006_m_000020_0/work/./mapper.py”，第57行，在从src.utilities导入实用程序导入错误:没有名为src.utilities的模块java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOu
问题的标题解释了我的问题是什么。我一直在阅读多篇文章，遇到这条线的答案Throughuseofthecombinerandbytakingadvantageoftheabilitytopreservestateacrossmultipleinputs,itisoftenpossibletosubstantiallyreduceboththenumberandsizeofkey-valuepairsthatneedtobeshuffledfromthemapperstothereducers.我无法理解这个概念。一个详尽的答案和一个例子的解释会很有帮助。如何培养直觉来理解这些概念？
我的文件内容是这样的。TestKey,TestValueTestKey1,TestValue1我想将MapperKey作为TestKey传递，将MapperValue作为TestValue传递等等。所以我尝试编写CustomRecordReader来实现这一点。但是它会抛出类似CannotcastLongWritablewithText的错误。我如何将文本作为我的映射器输入键传递？非常感谢对此的任何帮助。谢谢，香卡 最佳答案 看来您需要将输入格式更改为KeyValueTextInputFormat并将分隔符设置为mapreduce.
我有一个非常基本的问题，我正在尝试寻找答案。我正在查看文档以了解在map阶段、洗牌阶段和减少阶段数据溢出到哪里？就像MapperA有16GB的RAM，但是如果为映射器分配的内存已经超过，那么数据就会溢出。数据是溢出到HDFS还是会溢出到磁盘上的tmp文件夹？在shuffle阶段，数据从一个节点流式传输到另一个节点，并存储在HDFS或临时存储位置。我问这些问题的原因是想弄清楚在工作完成后是否需要清理过程。请帮忙。 最佳答案 Mapper的中间文件(溢出文件)存储在运行Mapper的工作节点的本地文件系统中。类似地，从一个节点流向另一个
