销售司机类packagemr.map;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.
我正在尝试找出重用可写对象与在wordcountmapreduce程序中创建新对象相比的性能优势。然而，无论输入数据有多大，这两个版本几乎需要相同的时间来完成。我还尝试通过更改为任务提供较低的堆空间，mapred.child.java.opts-Xmx120m但是与更高的堆空间相比，这两个版本的运行速度都稍慢。我永远无法获得重用可写对象以更好地执行的程序。我在这里遗漏了什么吗？我修改过的wordcount部分，publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{S
某些运算(例如中位数和均值)是不可交换的。在这种情况下似乎只能有一个reducer，因为reducer需要具有全局View。map-reduce中是否有可以并行执行的非交换reducer？当遇到非交换操作时，人们真的会使用map-reduce吗？或者只是在一些非常强大的机器上运行它？是否有将非交换运算分解为交换运算的通用方法？谢谢 最佳答案 我不知道“交换”这个词用在这里是否合适，但我明白你在说什么。在hadoop中，post-mapping阶段其实分为两步:Combiner和Reducer，签名相同。Combiner在映射器上运行
我在尝试远程运行map-reduce作业(字数统计示例)时遇到了一些问题。在谷歌上搜索后，我仍然无法实现我的目标。而且我只看到很少关于远程调用map-reduce作业的主题。以下是问题:首先，我遇到权限问题:SEVERE:PriviledgedActionExceptionas:[user]cause:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=[user],access=WRITE,in
我正在尝试从Java应用程序调用mapreduce作业。在以前的hadoop版本(1.x)中，我创建了一个Configuration对象和一个Job对象，在Configuration中设置mapred.job.tracker和fs.default.name并运行工作。现在，在hadoop2.x中，jobtracker不再存在，也不存在任何关于如何以编程方式运行MR1作业的文档。有什么想法吗？我正在寻找的是这里给出的解释:Callingamapreducejobfromasimplejavaprogram 最佳答案 MRClientA
我正在尝试使用WARClibrary为warc文件编写mapreduce作业python。以下代码对我有用，但我需要此代码来执行hadoopmapreduce作业。importwarcf=warc.open("test.warc.gz")forrecordinf:printrecord['WARC-Target-URI'],record['Content-Length']我希望此代码从warc文件读取流式输入，即zcattest.warc.gz|warc_reader.py请告诉我如何修改此代码以进行流式输入。谢谢 最佳答案 war
我通过以下方式增加映射器的计数器publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{publicstaticenumMyCounters{TOTAL};context.getCounter(MyCounters.TOTAL).increment(1);.我试图通过以下方式在reducer类中获取此计数器的值。@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Configurationconf=context.getConfiguration
我需要处理一个包含文本文件的文件夹。文本文件可以是任何扩展名。对于每个扩展，我们需要单独的自定义读取器来在hadoop中处理该文件。folder1/Data1.pdfData2.xmlData3.htmlData4.txtData5.csv获取文件夹中文件的扩展名并为我的MR作业设置自定义输入格式的更好方法是什么？到目前为止我所做的是司机FileStatus[]stati=null;try{stati=fs.listStatus(in);}catch(FileNotFoundExceptione){e.printStackTrace();}catch(IOExceptione){e.p
我在Hadoop2.6.0中运行一个字数统计作业，我发现map输出有几个溢出。我有以下配置:mapreduce.task.io.sort.mb=100mapreduce.map.sort.spill.percent=0.80运行作业后，Map输出字节数=222660096。通过查看下面的容器日志，似乎缓冲区大小几乎是31055173字节而不是100MB。先spillspill入盘前查看参数值bufstart=0;bufend=31055173;bufvoid=104857600然后将Map输出以字节为单位除以bufend(222660096/31055173=7.17(=8spills
我只有一个从mapper发送到reducer的键，并且我将noofreducers设置为10。所以一个reducer将在该键上运行，剩下的9个reducer将做什么？ 最佳答案 其他9个reducer将照常运行它们的生命周期，它们一旦运行就不会有任何键/值要处理，所以它们会很快停止。因此，您将在资源不必要地运行时浪费资源。您通常(大多数输出格式都这样做)还会发现您最终得到一个运行但未写入任何内容的reduce的部分文件。部分文件将不包含任何实际数据，仅包含文件元数据，例如gzipheader。
