如何将Mapper中收集的少量元数据传递给Reducer？在我的特定问题中，我只想传递两个long值，所以我不会为这些使用MultipleOutputFormat或MultipleOutputs。我尝试过的一些变体:(1)映射器context.getCounter("Countergroup","Counter").increment(1);reducercounter=context.getCounter("Countergroup","Counter").getValue();计数器不会定期更新，因此Reducer中的函数调用结果为0值。(2)映射器context.getConfi
正如标题所说，我有一个关于map-reduce的任务设计:经过思考，我认为只需要将部分数据(可能是10%的数据)送入reducer，剩下的数据直接输出到HDFS即可。然后最后，我只是合并了mapper和reducer的这两个输出文件(我必须得到一个关于这个总数据的统一文件或目录)。我认为，通过这样做，可以降低此任务运行的带宽成本。那么我的想法能实现吗？(我知道如何直接从mapper输出到HDFS，但这需要mapper既输出到HDFS又将数据发送到reducer) 最佳答案 一种解决方案是使用MultipleOutputs'swrit
我必须实现两个mapReduce作业，Mapper_2需要Reducer_1的输出。Mapper_2还需要另一个输入，即文本文件。如何使用这两个输入设计mapper_2？换句话说，如何在mapper_2中定义两个输入参数作为mapreduce中上一个作业的输出和一个文本文件？ 最佳答案 据我了解，问题是您需要两个具有相同映射器的输入路径。我对吗？如果是这样，您可以使用:MultipleInputs.addInputPath(Job,TextInputPath,SomeInputFormat.class,Mapper_2.class)
在我的mapper类中，我逐行读取文件并在每行上执行一些字符串操作(即从字符串中删除特殊字符)，然后在reducer中将每行存储在一个新文件中。基本上我的reducer只创建文件并将每一行写入新文件，所以我的映射器有可能创建文件而不是将数据传递给reducer。这意味着我不想要reducer并在映射器中执行它的操作。我对Mapreduce了解不多，所以任何类型的帮助都是可观的 最佳答案 是的，你想要的是很有可能的，你需要的是一个只有map的工作。即只有mapper而没有reducer的作业。实现它的方法是在驱动程序类中将reduce
我在DefiniteGuide:Hadoopinpg206中有以下文字。在写入磁盘之前，线程首先将数据划分为对应的分区到他们最终将被发送到的reducer。在每个分区内，后台线程按键执行内存中排序，如果有组合器功能，它在排序的输出上运行。运行combiner函数可以得到更多紧凑的map输出，因此写入本地磁盘和传输到的数据较少reducer。那么有了这个理解，我可以排序为Mapper，partitioner，shuffle/sort，Combiner的顺序吗？ 最佳答案 我写了一篇关于此的好文章:http://0x0fff.com/h
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
我在伪分布式hadoop设置上运行mapreduce作业。我在哪里可以找到映射器、分区器和组合器的输出文件？有没有办法检查每个操作的输出？ 最佳答案 MapReduce中的中间输出存储在运行任务的节点上的本地临时存储中(而不是在HDFS中)。您可以在Hadoopconf中查找本地临时目录所在的位置，然后逐个节点地手动检查它们。一般来说，可能有更好的方法通过日志消息或计数器来完成您认为您想做的事情。您可以做的另一件事是关闭reducer，以便您的Mappers直接写入HDFS，以便您可以检查它。
您好，我正在尝试在独立模式下使用mapreduce技术求几个数字的平均值。我有两个输入文件。它包含值file1:2525252525和file2:1515151515。我的程序运行良好，但输出文件包含映射器的输出而不是缩减器的输出。这是我的代码:importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;i
我正在使用mapreduce实现左连接功能。左侧有大约6亿条记录，右侧有大约2300万条记录。在映射器中，我使用左连接条件中使用的列制作键，并将键值输出从映射器传递到缩减器。我遇到了性能问题，因为两个表中的值数量都很高(例如分别为456789和78960)的映射器键很少。即使其他reducer完成了它们的工作，这些reducer仍会继续运行更长时间。有没有什么方法可以让多个reducer并行处理mapper的相同键值输出以提高性能？这是我要优化的Hive查询。selectdistincta.sequence,a.fr_nbr,b.to_nbr,a.fr_radius,a.fr_zip,
我正在使用mapreduce在hadoop上开发一些代码，它使用了两个映射器和两个缩减器。我被告知要使用SequenceFileInputFormat和SequenceFileOutputFormat使第一个reducer的输出和第二个mapper的输入一起工作。问题是我正在记录一个错误，在googleing很多之后我不知道为什么。错误:java.lang.Exception:java.io.IOException:Typemismatchinkeyfrommap:expectedorg.apache.hadoop.io.IntWritable,receivedorg.apache
