这是ExtractingrowscontainingspecificvalueusingmapReduceandhadoop的后续问题映射函数publicstaticclassMapForWordCountextendsMapper{privateIntWritablesaleValue=newIntWritable();privateTextrangeValue=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.t
我有一个小的sqlite数据库(邮政编码->美国城市名称)，我有一个很大的用户S3文件。我想将每个用户映射到与其邮政编码关联的城市名称。我遵循著名的WordCount.java示例，但我不确定mapReduce的内部工作方式:我的映射器是否为每个s3输入文件创建一次？我应该在创建映射器时连接到sqlite数据库吗？我应该在映射器的构造函数中这样做吗？ 最佳答案 MapReduce是一个框架，用于编写应用程序以可靠和容错的方式在大型商用硬件集群上并行处理大数据。MapReduce在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上以两个不同的
https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html#method.summaryrun(Context)org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper方法a).ExpertuserscanoverridethismethodformorecompletecontrolovertheexecutionoftheMapper.目前run(Context)方法的默认行为是什么。如果我重写run(Context)，根据文档会得到什么样的特殊控制？是否有人在您的
我想查看logmapper或者reducer输出？在containerfoler下的syslog中找不到？那么log输出到哪里呢？publicclassSkipStat{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(SkipStat.class);privatestaticBlockWorkerRepositoryblockWorkerRepository;static{blockWorkerRepository=newBlockWorkerRepositoryImpl();}privatestaticclassSkipInfoMapperextendsM
我有一个托管的Hive表，它只包含一个150MB的文件。然后我对它执行“selectcount(*)fromtbl”，它使用了2个映射器。我想将它设置为更大的数字。首先我尝试了“setmapred.max.split.size=8388608;”，希望它能使用19个映射器。但它只使用3。不知何故，它仍然将输入分成64MB。我还使用了“setdfs.block.size=8388608;”，也没有用。然后我尝试了一个普通的map-reduce作业来做同样的事情。它最初使用3个映射器，当我设置mapred.max.split.size时，它使用19个。所以我想问题出在Hive上。我看了
对于某个HadoopMapReducemapper任务，我已经有了mapper任务的完整执行时间。一般来说，映射器有三个步骤:(1)从HDFS或其他来源(如AmazonS3)读取输入；(2)处理输入数据；(3)将中间结果写入本地磁盘。现在，我想知道是否有可能知道每一步花费的时间。我的目的是得到(1)映射器从HDFS或S3读取输入需要多长时间的结果。结果仅表明映射器的读取速度。它更像是映射器的I/O性能；(2)mapper处理这些数据需要多长时间，更像是task的计算能力。有人知道如何获得这些结果吗？谢谢。 最佳答案 只需实现一个不发
我写了一个这样的映射器:@Overrideprotectedvoidmap(VarLongWritableuserId,RecommendedItemsWritablerecommendations,Contextctx)throwsIOException,InterruptedException{Listitems=recommendations.getRecommendedItems();for(RecommendedItemitem:items){longuserID=Long.valueOf(userId.toString().trim());System.out.printl
我已经编写了一个MapReduce代码用于在CDH4集群上运行它。我的要求是读取完整的文件作为值，文件名作为键。为此，我编写了自定义InputFormat和RecordReader类。自定义输入格式类:FullFileInputFormat.javaimportjava.io.*;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importFullFileRecordReader;publicclassFullFileInputFormatextendsFileInputFormat{@Overridep
我试图同时处理一个数据集的四行。为此，我在映射器中使用了一个变量lineCount。但是我没有正确获得部分输出。这是我的映射器类:-publicclassGC_MapperextendsMapper{intlineCount=0;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();if(lineCount%4==0){context.write(newText("#Reads"),newIntWr
这个问题在这里已经有了答案:Keyofobjecttypeinthehadoopmapper(1个回答)关闭7年前。我是Hadoop的新手，对Mapper感到困惑参数。以众所周知的WordCount为例:classTokenizerMapperextendsMapper{privateTextoutputKey;privateIntWritableoutputVal;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext){outputKey=newText();outputVal=newIntWritable(1);}@Overridepublicvoidma
