我目前正在学习使用Hadoopmapred，但遇到了这个错误:packageJobJar:[/home/hduser/mapper.py,/home/hduser/reducer.py,/tmp/hadoop-unjar4635332780289131423/][]/tmp/streamjob8641038855230304864.jartmpDir=null16/10/3117:41:12INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/192.168.0.55:805016/10/3117:41:13INFOclient.RMProx
在ApacheHadoop中仅使用job.waitForCompletion(true)方法和通过ToolRunner.run(newMyClass(),args)启动mapreduce作业有什么区别？我有一个MapReduce作业通过以下两种方式执行:首先如下:publicclassMaxTemperatureextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intexitCode=ToolRunner.run(newMaxTemperature(),args);Syst
我正在设计新一代分析系统，该系统需要近乎实时地处理来自多个传感器的多个事件。为此，我想使用一种大数据分析平台，例如Hadoop、SparkStreaming或Flink。为了分析每个事件，我需要使用表(DB)中的一些元数据或至少将其加载到缓存map中。问题是每个映射器将在多个节点上并行化。所以我有两件事要处理:首先，如何将HashMap加载/传递给映射器？有什么方法可以使映射器之间的HashMap保持一致吗？ 最佳答案 将HashMap结构序列化为文件，将其存储在HDFS中，并在MapReduce作业配置阶段使用Distribute
我在HDFS(~20Gb)中有一个大文件，我通常在其上执行MapReduce作业。创建了大约170个映射器。使用的InputFormat是FileInputFormat。现在我想只在文件的一部分(例如，文件的前40Mb)上执行MapReduce作业。有没有简单的方法来执行此操作？感谢您的帮助。 最佳答案 大家好，最后，我找到了一个解决方案，包括派生FileInputFormat类并覆盖getSplits方法，以便仅获取与HDFS文件的所需部分相对应的拆分.在这个方法中，我调用父类(superclass)来获取由InputFileFo
据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD
我正在尝试为以下数据运行MapReduce程序。这是我的映射器代码:@Overrideprotectedvoidmap(Objectkey,Textvalue,Mapper.Contextcontext)throwsIOException,ArrayIndexOutOfBoundsException,InterruptedException{Stringtokens[]=value.toString().split(",");if(tokens[6]!=null){context.write(newText(tokens[6]),newIntWritable(1));}}由于我的一些单
我是Hadoop的新手，我正在尝试做一个MapReduce程序，以按日期(按月分组)计算讲师的最大前两次出现次数。所以我的输入是这样的:2017-06-01,A,B,A,C,B,E,F2017-06-02,Q,B,Q,F,K,E,F2017-06-03,A,B,A,R,T,E,E2017-07-01,A,B,A,C,B,E,F2017-07-05,A,B,A,G,B,G,G所以，我正在尝试这个MapReducer程序的结果，比如:2017-06,A:4,E:42017-07,A:4,B:4publicclassArrayGiulioTest{publicstaticLoggerlogg
我想解决字数统计问题，想得到按照文件中出现频率倒序排序的结果。以下是我为此目的编写的四个文件(2个映射器和2个缩减器，因为一个MapReduce作业无法解决此问题):1)映射器1.pyimportsysimportrereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')#requiredtoconverttounicodeforlineinsys.stdin:try:article_id,text=unicode(line.strip()).split('\t',1)exceptValueErrorase:continuewords=re.split("
我正在尝试在HBase数据库的表上用Java创建一个map-reduce作业。使用here中的示例和互联网上的其他东西，我设法成功地编写了一个简单的行计数器。但是，尝试编写一个实际对列中的数据执行某些操作的程序是不成功的，因为接收到的字节始终为空。我的Driver工作的一部分是这样的:/*Setmain,mapandreduceclasses*/job.setJarByClass(Driver.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);Scanscan=newScan();scan.se
我目前正在编写分布式应用程序，它在HadoopMapReduce的帮助下解析Pdf文件。MapReduce作业的输入是数千个Pdf文件(大部分在100KB到~2MB之间)，输出是一组已解析的文本文件。出于测试目的，最初我使用了TomWhite的Hadoop中提供的WholeFileInputFormat。权威指南书，它提供单个文件到单个map。这适用于少量输入文件，但是，由于显而易见的原因，它无法正确处理数千个文件。需要大约一秒钟才能完成的任务的单个map效率低下。所以，我想做的是将多个Pdf文件提交到一个Map中(例如，将多个文件组合成单个block，HDFSblock大小约为64M
