我有一个HBase数据库，它存储有向图的邻接表，每个方向的边存储在一对列族中，其中每一行表示一个顶点。我正在编写一个mapreduce作业，它将所有节点作为其输入，这些节点也具有从相同顶点指向的边，因为具有指向其他顶点(指定为查询的主题)的边。这有点难以解释，但在下图中，当查询顶点“A”时，作为输入的节点集将是{A，B，C}，因为它们都具有来自顶点的边'1':为了在HBase中执行此查询，我首先在产生{1}的反向边列族中查找边为“A”的顶点，然后，对于该集合中的每个元素，从该元素中查找边为“A”的顶点该集合的前向边缘列族。这应该会产生一组键值对:{1:{A,B,C}}。现在，我想获取这
我正在处理一个用例，在该用例中，我使用mapreduce程序生成随机数据，并且不需要HDFS中的任何输入文件。如果我不提供输入路径，MR程序将无法运行。所以，目前我有一个虚拟输入文件。有什么办法可以避免这种情况吗？ 最佳答案 通常MR程序有一些数据需要处理。但是，可能存在像随机生成这样的场景，其中没有要处理的数据。查看TeraGen用于随机数生成的程序，它将行数和输出目录作为输入。另外，我还没有尝试过DataGenerator,但看起来很有趣。 关于hadoop-MapReduce程序的
我一直在尝试使用Java客户端“HECTOR”对存储在Cassandra中的数据运行简单的map-reduce作业。我已经成功运行了这个漂亮的blogpost中解释的hadoop-wordcount示例.我也读过HadoopSupport文章。但我想做的在实现方面有点不同(wordcount示例使用一个脚本，其中提到了mapreduce-site.xml)。我希望有人能帮助我了解如何在分布式模式下运行map-reduce作业，而不是在cassandra数据上从“HECTOR”本地运行。我的代码在本地模式下成功运行map-reduce作业。但我想要的是在分布式模式下运行它们并将结果作为新
我是hadoopmapreduce框架领域的新手。自己看了很多教程，了解了框架。我已经在伪分布式模式下成功配置了一个hadoop设置。我有两个特定任务需要在HadoopMapReduce中完成。我有许多具有以下格式的数据文件。交换消息的数量；用户1；用户2；时间戳；例如:5；约翰·多伊；约翰·史密斯;1900年1月1日；我想完成的是对用户名进行数据屏蔽(例如在用户名之上构建SHA256，以便它们是匿名的。)汇总给定时间段(比如1周)内交换的消息数现在让我们来回答我的问题:据我目前的了解，hadoopmapreduce框架就是为了完成第二个任务。我可以映射键值(交换消息的两个用户名，消息
我正在使用Hadoop/Mapreduce计算数字的平均值有结构guidbanidcountviewg1b11g1b21g1b12g1b11g2b11g2b21g2b11g2b31g3b11我想要每个guidbanid的平均countview计数？(我的想法是average=5/2withguidg1(2是总数另一个banid:b1，b2)) 最佳答案 因此，如果我理解您的问题，您正在寻找的答案可能如下所示:g1b11g1b21g1b12g1b11Averagefor"g1"=5/2(totalcount/uniquebanidco
我编写了一个代码，它执行类似于SQLGroupBy的操作。我拿的数据集在这里:250788681419,20090906,200937,200909,619,SUNDAY,WEEKEND,ON-NET,MORNING,OUTGOING,VOICE,25078,PAY_AS_YOU_GO_PER_SECOND_PSB,SUCCESSFUL-RELEASEDBYSERVICE,17,0,1,21.25-10-1452-1452-17publicclassMyMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcon
我正在尝试将自定义环境变量传递给Hive转换中使用的可执行文件(下例中的my-mapper.script)例如:SELECTTRANSFORM(x,y,z)USING'my-mapper.script'FROM(SELECTx,y,zFROMtable)我知道在Hadoop流中可以使用-cmdenvEXAMPLE_DIR=/home/example/dictionaries/但我不知道如何在HiveTransform/MapReduce中执行此操作。有什么想法吗？ 最佳答案 您可以使用简单的两行bash脚本包装您的脚本来设置环境。例
如果我使用TableMapReduceUtil(Hbase)创建MR作业，似乎hbase扫描器将数据馈送到映射器并将数据从reducer转换为特定的hbase输出格式以将其存储在hbase表中。出于这个原因，我预计hbasemapreduce作业将比本地MR作业花费更多时间。那么，Hbase作业比原生MR需要多长时间？ 最佳答案 关于通过HBase进行的读取可能比直接使用文件的本地map/reduce慢2-3倍。在recentlyannouncedHBase0.98他们添加了对HBase快照进行映射/缩减的功能。可以看到thispr
我遇到了一个问题。我有一个包含机场和航类信息的数据集(CSV文件)，例如机场代码、航类代码、航类到达日期和时间、航类应该到达的日期和时间等。现在，我有数据集只有两年-2006年和2007年。我正在使用javamapreduceAPI作为解决方案。我必须找出两年内每个机场的平均航类延迟，并将输出存储在两个单独的文件中-一个用于2006年，另一个用于2007年。输出还应按airportCode排序。我的方法是这样的:FullDataset->map()->->customPartitionertopartitiononlybyyear->reduce((year,airportCode),
我在HDInsight中运行示例wordcount应用程序命令成功运行，但我找不到输出。我运行的命令是hadoopjarhadoop-mapreduce-examples.jarwordcount/example/data/gutenberg/davinci.txt/user/joe/WordCountOutput我期待在文件系统上创建一些东西。但我没有看到/user/joe/创建。请指教。 最佳答案 默认情况下，HDInsight使用Azureblob存储作为其HDFS存储，因此您的输出位于与集群关联的存储帐户中。你可以使用类似C
