我有一个映射器，其输出值设置为如下接口(interface):publicinterfaceOutValueextendsWritable{}在映射期间，我创建具有此签名的对象并发出它们:publicclassOutRecordimplementsOutValue{}我的Mapper是这样的:publicclassExampleMapperextendsMapper{}但是我收到了这个错误:java.io.IOException:Typemismatchinvaluefrommap:expectedOutValue,recievedOutRecordatorg.apache.hadoo
我需要使用mapreduce实现一个功能。要求如下。映射器的输入是一个包含两列productId和Salescount的文件Reducersoutput,salescount总和要求是我需要计算salescount/sum(salescount)。为此，我打算使用嵌套的mapreduce。但是对于第二个映射器，我需要使用第一个reducer输出和第一个映射的输入。我怎样才能实现这个。或者有什么替代方法吗？问候维努 最佳答案 您可以按照自己的方式使用ChainMapper和ChainReducer到PIPEMappers和Reduce
我浏览了一些hadoop信息书籍和论文。Slot是节点上的map/reduce计算单元。它可能是map或减少插槽。据我所知，split是HDFS中的一组文件block，它们具有一定的长度和存储它们的节点位置。映射器是类，但是当代码被实例化时，它被称为映射任务。我对吗？maptasks、datasplits和Mapper之间的区别和关系我不清楚。关于调度我的理解是，当节点的映射槽空闲时，如果映射任务要处理的数据是节点，则从未运行的映射任务中选择并启动映射任务。谁能用上面的概念解释清楚:slots,mapper和maptask等。谢谢，阿伦 最佳答案
这听起来像是一项简单的工作，但使用MapReduce似乎并不那么简单。我有N个文件，其中每个文件只有一行文本。我希望Mapper输出键值对，如，其中'score'是根据文本行计算的整数。作为旁注，我正在使用以下代码片段来执行此操作(希望它是正确的)。FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();StringfileName=fileSplit.getPath().getName();假设映射器正确地完成了它的工作，它应该输出N个键值对。现在的问题是我应该如何对Reducer进行编程以输出具有最大“分数”的一对键值对？据我所
在HadoopMapReduce框架中，将数据作为键/值对传递给映射器的意义何在？我知道键/值对在传递给reducers时具有重要意义，因为它们迎合了来自映射器的数据分区。属于同一键的值作为列表从映射器到缩减器阶段。但是在映射器阶段本身之前如何使用键？属于同一个键的值会发生什么？如果我们不定义自定义输入格式，我假设Hadoop将输入文件中的记录编号作为键，将文本行作为映射器函数中的值。但是，如果我们决定实现自定义输入格式，则会有键的自定义选择，并且我们有可能拥有与同一键对应的值。在映射器阶段如何处理现象？映射器是忽略重复记录并将它们视为单独的记录，还是每个键只选择一个记录？
我正在运行一个MapReduce程序。但是，即使我只使用mapper或同时使用mapper和reducer运行它，我也会得到类似的输出。此后它永远不会完成。它卡在那里。我不明白为什么reducer在mapper完成100%之前就开始了？可能存在哪些潜在问题？输出:Map10%Reduce0%Map19%Reduce0%Map21%Reduce0%Map39%Reduce0%Map49%Reduce0%Map63%Reduce0%Map67%Reduce0%Map68%Reduce0%Map68%Reduce22%Map69%Reduce22%这是一个映射器代码:publicclassE
所以，我有一个更新HBase表的映射器。在map()函数中，我:1)实例化一个HBaseConfiguration2)实例化一个HTable3)多次调用hTable.put()添加行4)调用hTable.flushCommits()刷新我的更改5)调用HConnectionManager.deleteConnection()终止与HBase的连接但是，这似乎效率不高。我想在我的Mapper类的构造函数中实例化HBaseConfiguration和HTable。然后我可以让我的映射器类实现Closeable，在close()方法中调用hTable.flushCommits()和HConn
在某些条件下，我们希望映射器完成所有工作并输出到HDFS，我们不希望将数据传输到reducer(将使用额外的带宽，如果有错误请纠正我)。一个伪代码是:defmapper(k,v_list):forvinv_list:ifcriteria:writetoHDFSelse:emit我发现这很难，因为我们唯一可以玩的就是OutputCollector。我想到的一件事是扩展OutputCollector，覆盖OutputCollector.collect并执行这些操作。有没有更好的方法？ 最佳答案 您可以使用JobConf.setNumRe
我遇到了一个非常非常奇怪的问题。reducer确实可以工作，但是如果我检查输出文件，我只会找到映射器的输出。当我尝试调试时，在将映射器的输出值类型从Longwritable更改为Text后，我发现字数示例存在同样的问题packageorg.myorg;importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduc
我正在研究一个Map-Reduce问题。但我一直停留在一点，我怎样才能通过List作为Mapperoutput？可不可以？如果是，那我们怎么知道configuration关于Mapperoutputclass？ 最佳答案 您可以使用ArrayWritable类作为映射器类中的值对象。请为您的映射器类引用以下代码片段，ArrayWritablearrayWritable=newArrayWritable(Text.class);Text[]textValues=newText[2];textValues[0]=newText("val
