我正在用R编写Hadoop流作业，我遇到了一个相当奇怪的情况，我找不到任何文档。我想运行一个直接传递给另一个映射器的缩减作业(不需要映射器)。是否可以在没有初始映射器的情况下直接在缩减作业之后堆叠映射作业？如果我编写一个身份映射器将输出传递到我的reduce作业，我能否将reduce输出传递给另一个映射器，如果可以，如何传递？我当前的代码是:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.2-1.cdh5.3.2.p0.10/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoo
我正在尝试一个简单的示例，其中一个MapReduce作业的输出应该是另一个MapReduce作业的输入。流程应该是这样的:Mapper1-->Reducer1-->Mapper2-->Reducer2(Mapper1的输出必须是Reducer1的输入，Reducer1的输出必须是输入Mapper2的输出。Mapper2的输出必须是Reducer2的输入。Reducer2的输出必须存储在输出文件中)。如何将多个Mappers和Reducers添加到我的程序中，以便像上面那样保持流程？我需要使用ChainMappers还是ChainReducers？如果可以，我该如何使用它们？
我有一个文本输入文件，它由换行符分隔。在每个映射器中，我需要读取我的键/值的下一行。例如，在这个数据中:L1L2L3我需要这样的东西:L1L2在下一个映射器中:L2L3提前致谢。 最佳答案 除了CustomInputFormat之外，您还可以像Map一样在集合中存储行前，并在每次下次调用时访问它例子: 关于hadoop-在MapReduce的一个Mapper中读取下一行，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
我正在尝试针对特定问题实现MapReduce算法。假设在我的Mapper中我需要处理一个大型文本对象。以下示例总结了我的问题。我有文本对象:Todayisalovelyday我需要对这些词做一些处理。所以我有两个选择:我可以将以下形式的键值对发送到Reducer:我可以发送键值对到reducer然后处理它，例如标记化字符串对象。这种情况的最佳方法是什么？在第一种情况下，我必须向reducer发送更多数据，但我没有像第二种情况那样要标记化的字符串对象。但是在第二种情况下，Mapper发送的数据量较小。 最佳答案 我认为您不会通过这种方
我有很多小文件，比如说20000多个。我想节省花在映射器初始化上的时间，那么是否可以只使用500个映射器，每个处理40个小文件作为其输入？如果可能的话，我需要有关如何实现这种输入格式的指导，谢谢!顺便说一句，我知道我应该合并这些小文件，这一步也是需要的。 最佳答案 可以使用CombineFileInputFormat。它在old中和new先生API。这是一个不错的blogentry关于如何使用它。 关于file-多个小文件作为mapreduce的输入，我们在StackOverflow上找
如果我们在sqoop中使用6个mapper从Oracle导入数据，那么sqoop和source之间会建立多少个connection。是单个连接还是每个映射器有6个连接。 最佳答案 根据sqoopdocs:Likewise,donotincreasethedegreeofparallismhigherthanthatwhichyourdatabasecanreasonablysupport.Connecting100concurrentclientstoyourdatabasemayincreasetheloadonthedataba
我需要为在HBase中的节点上运行的映射器作业发送一些信息。我已经在类中将数据定义为静态成员，但似乎当映射器在其他节点上运行时，数据并未传输到节点。有什么办法吗？publicclassGetResultFromVerticesIDMapperextendsTableMapper{publicstaticHashMapvertexIDsHashMap;publicstaticintnResultComponents;...} 最佳答案 上面你提到的方式是一种方式..换句话说，如果您发送系统属性，那么它将自动设置为上下文。在运行程序时，
我总是对为hive中的特定任务创建多少映射器和缩减器感到困惑。例如，如果block大小=128mb，并且有365个文件，每个文件映射到一年中的某个日期(每个文件大小=1mb)。有基于日期列的分区。在这种情况下，在加载数据期间将运行多少映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器:映射器的数量取决于各种因素，例如数据在节点之间的分布方式、输入格式、执行引擎和配置参数。另见此处:https://cwiki.apache.org/confluence/display/TEZ/How+initial+task+parallelism+worksMR使
我现在正在学习分区器的概念。谁能给我解释一下下面的代码。我很难理解publicclassTaggedJoiningPartitionerextendsPartitioner{@覆盖publicintgetPartition(TaggedKeytaggedKey,Texttext,intnumPartitions){返回taggedKey.getJoinKey().hashCode()%numPartitions;}}这个taggedKey.getJoinKey().hashCode()%numPartitions如何确定为一个键执行哪个reducer？有人能给我解释一下吗？
我对高效管理Hadoop洗牌流量和有效利用网络带宽很感兴趣。为此，我想知道每个数据节点产生了多少洗牌流量？洗牌流量只不过是映射器的输出。那么这个映射器输出保存在哪里？如何实时从每个数据节点获取映射器输出的大小？感谢您的帮助。我已经创建了一个目录来存储这个映射器的输出，如下所示。mapred.local.dir/app/hadoop/tmp/myoutput我看着hduser@dn4:/app/hadoop/tmp/myoutput$ls-lrttotal16drwxr-xr-x2hduserhadoop4096Dec1210:50tt_log_tmpdrwx------3hduserh
