我的对象构造如下:ClassObjExample{Strings;Object[]objArray;//elementinthisarraycanbeprimitivetypeorarrayofprimitivetype.}我知道要将它用作mapper或reducer的输出类型，我们必须为其实现WritableComparable。但我真的很困惑如何为这种类编写readFields()、write()、compareTo()？ 最佳答案 您可以将字段s包装在Text中，将objArray包装在ArrayWritable中。objAr
我正在运行mapreduce作业。无论文件大小(70MB、200MB、2.5GB)，都只运行一个映射器。block大小为128MB。谁能帮忙看看是什么原因？注意数据文件不是zip/gzip文件，是*.dat这不是生产环境。用户是否有可能是低优先级用户？引用编号11https://cloudcelebrity.wordpress.com/2013/08/14/12-key-steps-to-keep-your-hadoop-cluster-running-strong-and-performing-optimum/.我提交作业的代码如下:StringconfigPath=arg[0];S
我有一个hadoop程序，我想在映射器末尾向驱动程序报告一个值。因此，在驱动程序中我有多个值，每个值都来自映射器然后我想获得值之间的最大值。我正在使用Counter对其进行编码，这是我拥有的代码:protectedvoidcleanup(Contextcontext){....context.getCounter("TimeStamps","Max").setValue(value);}在我的驱动程序中CounterGroupcounters=job.getCounters().getGroup("TimeStamps");Iteratoriter=counters.iterator(
我执行的工作是:hadoop/bin/./hadoopjar/home/hadoopuser/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.0.jar-Dmapred.reduce.tasks=2-filekmeans_mapper.py-mapperkmeans_mapper.py-filekmeans_reducer.py\-reducerkmeans_reducer.py-inputgutenberg/small_train.csv-outputgutenberg/out当两个reducer完成后，我想对结果做一些事情，所以
只是一个基本问题。我知道Mapper和Reducer是Hadoop版本2中的接口(interface)。但是在编码时我仍然看到使用extendsmapper或extendsreducer而不是implements的例子。这是有原因的，还是由于向后兼容性而在旧版本中实现？这是我一直在学习的链接https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html#MapReduce_-_User_Interfaces
我是Hadoop编程的新手，我已经通过在三节点集群上设置Hadoop2.7.1开始学习。我试过在Hadoop中运行开箱即用的helloworldjar，它运行良好并成功，但我在本地机器上编写了自己的驱动程序代码并将其捆绑到一个jar中并以这种方式执行但它失败了，没有错误消息。这是我的代码，这就是我所做的。WordCountMapper.javapackagemot.com.bin.test;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWri
我正在学习ApacheHadoop并且正在查看WordCount示例org.apache.hadoop.examples.WordCount.我已经理解这个例子，但是我可以看到变量LongWritablekey没有在中使用(...)publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{Stringline=value.toString();StringTokenizeritr=newStringTokenizer(line);while(itr.h
是否有适用于Hadoop的标准Mappers和Reducers的包或集合？例如，OpenMP带有一组用于循环并行化的预定义缩减器，这很方便，但不可扩展。一组类似的基本reducer对于Hadoop来说会很方便。当您使用Spring-DataHadoop构建SpringBatch应用程序时，这样的集合将非常有用。如果没有这样的东西，我们可以开始收集。Kr,R 最佳答案 Hadoop附带了大量的Mappers和Reducers。它们存储在org.apache.hadoop.mapred.lib中，涵盖了广泛的用例。如果您想查看快速列表，
我对Hadoop中的MapReduce有点陌生。我正在尝试处理来自许多日志文件的条目。映射器过程与WordCount中的过程非常相似。教程。publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(line);while(tokenizer.hasMoreTokens()){word.set(tokenizer
mapper/reducer实例如何在永久保持Activity状态的jvm中重新使用？例如，假设我想做这样的事情:publicclassMyMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privateSetset=newHashSet();publicvoidmap(K1k1,V1v1,OutputCollectoroutput,Reporterreporter){...dostuff...set.add(k1.toString());//addsomethingtoalistsothatitcanbeusedlater...dootherstu
