我对HadoopMapreduce和Pig环境有疑问。在thisthread中，我发现PigLatin代码被Pig系统解释了。首先，我认为Pig使用map和reduce方法创建.jar文件，然后将此文件“发送”到HadoopMapreduce环境以运行mapreduce作业(这是Pig开发人员future的工作)。那么，PigSystem到底在什么时候使用HadoopMapreduce？它是在解释PigLatin代码的某个地方吗？或者，如果我换句话说问我的问题:作为输入发送到HadoopMapreduce的Pig的输出是什么？非常感谢您的回答。 最佳答案
在网上，我看到了很多关于规范字数统计图减少遍历的示例。我了解k,v的映射器输入=>以减少k,list(v)的输入。mapreduce带来了一些神奇的效果。我不太明白如何将mapreduce应用于更实际的示例。例如:假设我有一个文件，其中包含美国所有员工的薪水以及一些其他详细信息，例如州和城市等......mapreduce如何工作以提供包含以下列汇总的输出报告？州，城市，平均(工资)在SQL中，我可以通过这样的查询得到它:Selectstate,city,avg(salaries)Fromemployee_tblGroupbystate,citymapreduce将如何为我提供上述结果
我怎样才能允许我的所有映射器访问一个变量，例如TreeMap对象，而不需要每个映射器每次都重新构造TreeMap？对象一旦构造就不会再被修改。 最佳答案 考虑将TreeMap对象的内容放在DistributedCache中.如果是少量数据，您可以将对象内容放在您的配置对象中:conf.set("key","value");然后使用JobConf对象在您的映射器中访问它。 关于hadoop-mapreduce如何共享全局常量变量，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
在我看来，可以编写一个org.apache.hadoop.io.serializer.Serialization来直接以包装类将类型序列化为相同的格式来序列化java类型。这样Mappers和Reducers就不必处理包装类。 最佳答案 没有什么可以阻止您更改序列化以使用不同的机制，例如javaSerializable接口(interface)或thrift、ProtocolBuffer等。事实上，Hadoop为JavaSerializable提供了一个(实验性的)序列化实现。对象-只需配置序列化工厂即可使用它。默认序列化机制是Wr
我在PostgreSQL数据库中有数据，我想获取它、处理它并将其保存到HBase数据库中。是否可以在Map操作中以某种方式分发JDBC操作？ 最佳答案 是的，你可以通过DBInputFormat来做到这一点:DBInputFormat使用JDBC连接到数据源。因为JDBC被广泛实现，DBInputFormat可以与MySQL、PostgreSQL和其他几个数据库系统一起使用。个别数据库供应商提供JDBC驱动程序以允许第三方应用程序(如Hadoop)连接到他们的数据库。DBInputFormat是一个InputFormat类，它允许您
所以，importjava.io.IOException;importjava.util.Properties;importorg.apache.pig.ExecType;importorg.apache.pig.PigServer;publicclassCommitPig{publicstaticvoidmain(String[]args){try{StringpigScript="category_count.pig";pigScriptReaderpsReader=newpigScriptReader();psReader.readPigScript(pigScript);}ca
我是使用Avro编写HadoopMapReduce的初学者，不清楚传入map/reduce方法与PairwithString、CharSequence或Utf8之间有什么区别？如果字符串只是简单的“helloworld”之类的东西怎么办？例如，这里有一个简单的映射方法，在本例中使用CharSequence作为输出键类型:publicvoidmap(Pairdatum,AvroCollector>collector,Reporterreporter)throwsIOException{Integernumber_one=newInteger(1);Stringoutput_key="he
MapReduce编程模型由2个过程组成，map和reduce。当我们可以简单地在reduce函数中进行映射时，为什么我们需要映射部分。考虑以下伪代码:result=my_list.map(my_mapper).reduce(my_reducer);这可以缩短为result=my_list.reduce(lambdax:my_reducer(my_mapper(x)));第一种方法如何比第二种方法更受欢迎，而第一种方法需要多传递一次数据？我的代码示例过于简单了吗？ 最佳答案 好吧，如果您指的是Hadoop风格的MapReduce，它
最近开始使用Hadoop并努力理解一些事情。这是我正在查看的基本WordCount示例(计算每个单词出现的次数):Map(Stringdocid,Stringtext):foreachwordtermintext:Emit(term,1);Reduce(Stringterm,Iteratorvalues):intsum=0;foreachvinvalues:sum+=v;Emit(term,sum);首先，Emit(w,1)应该做什么？我注意到在所有示例中，我看到第二个参数始终设置为1，但我似乎找不到相关解释。此外，只是为了澄清一下-我说term是键，而sum在Reduce中形成键值对
我听说有人在googlenexusone上成功运行了mapreduce。没有关于在android上运行完整集群mapreduce的性能的更多信息。我真的很想在手机上以相对少量的数据非集群模式运行mapreduce，完全使用hadoop真的值得吗？有没有任何地方可用的剥离版本？还有其他选择吗？ 最佳答案 使用像mapreduce这样的进程的全部意义在于将工作负载同时分散到多台计算机上，从而实现当前计算机无法实现的并发性。如果您没有任何联合多个Android设备的计划，那么几乎不需要使用hadoop之类的东西。如果您可以加载设备上的所有
