我正在尝试Hadoop的基本MapReduce程序，其教程在http://java.dzone.com/articles/hadoop-basics-creating上类的完整代码是(代码在上面的网址上)importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoo
我正在尝试使用hadoop找到任何给定点的总和，我遇到的问题是从单个reducer中的给定键获取所有值。看起来像这样。reducer:publicstaticclassReduceextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{Textword=newText();Iteratortr=values;IntWritablev;while(tr.hasNext()){v
我有一个在MapReduce模式下运行的Pig脚本，该脚本一直收到我无法修复的持续错误。该脚本生成多个MapReduce应用程序；运行几个小时后，其中一个应用程序注册为SUCCEEDED但返回以下诊断消息:Wecrashedaftersuccessfullycommitting.Recovering.导致失败的步骤是尝试对大约100GB的数据集执行RANK，从之前的脚本中拆分大约1000个mapreduce输出文件。但是对于其他试图执行大型HASH_JOIN操作的脚本，我也收到了同样的错误。深入研究日志，我发现了以下内容，这似乎也表明作业成功但随后收到错误结束:INFO[AsyncDi
我正在尝试将MapReduce作业提交到HDInsight集群。在我的工作中，我没有写减少部分，因为我不想减少任何东西。我想要做的就是解析每个文件名并将值附加到文件中的每一行。这样我就可以在文件中获得所需的所有数据。我的代码是usingMicrosoft.Hadoop.MapReduce;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;namespaceGetMetaDataFromFileName{classProgram
在为我的MapReduce作业制作Jar时，在我的输入文件中，我使用了Hadoop-local命令。我想知道是否有一种方法，而不是专门指定我的输入文件夹中要在MapReduce作业中使用的每个文件的路径，我是否可以只指定并传递我的输入文件夹中的所有文件。这是因为由于我尝试配置的MapReduce作业的性质，文件的内容和数量可能会发生变化，而且我不知道文件的具体数量，除了这些文件的内容之外，有没有办法将输入文件夹中的所有文件传递到我的MapReduce程序，然后遍历每个文件以计算某个函数，然后将结果发送到Reducer。我只使用一个Map/Reduce程序并且我正在用Java编码。我可以
现在运行Hadoopmapreduce作业，输入数据来自HBase表，最近出现错误，错误如下:错误mapreduce.TableInputFormatBase:无法解析/172.16.4.195的主机名，因为javax.naming.NameNotFoundException:找不到DNS名称[响应代码3]；剩余名称'195.4.16.172.in-addr.arpa'*172.16.4.195*是集群节点(slave)ip地址，我不知道“195.4.16.172”是什么。我第一次运行这个job的时候没有这个错误，不知道为什么会出现这个错误。如果你解决了问题，请告诉我，谢谢。
对于给定的MR作业，我需要生成两个输出文件。一个文件应该是Mapper的输出另一个文件应该是Reducer的输出(它只是上面Mapper的聚合)我能否将mapper和reducer输出都写在一个作业中？编辑:在作业1中(仅Mapper阶段)输出包含单行中的20个字段，必须将其写入hdfs(file1)。在Job2(Mappernreducer)中，Mapper从Job1的输出中获取输入，删除几个字段以使其成为标准格式(仅10个字段)并将其传递给写入file2的reducer。我需要hdfs中的file1和file2...现在我的疑问是，在Job1映射器中，我是否可以将数据作为file1
在Hadoop2.2的单节点安装中，我正在尝试运行将数据从一个表复制到另一个表的Cloudera示例“使用MapReduce访问表数据”:http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/CDH4/latest/CDH4-Installation-Guide/cdh4ig_topic_19_6.html示例代码编译时带有大量弃用警告(见下文)。在从Eclipse运行此示例之前，我在Hive默认数据库中创建了输入表“simple”。我在命令行上传递输入“simple”并输出“simpid”表。尽管默认数据库中已存
我正在阅读有关mapreduce的文章，我想知道一个特定的场景。假设我们有几个文件(例如fileA、fileB、fileC)，每个文件都包含多个整数。如果我们想对所有文件中的数字进行排序以创建如下内容:23fileA34fileB35fileA60fileA60fileCmap和reduce过程如何工作？目前，这是我所拥有的，但不太正确；(fileName,fileContent)->(mapto)(Number,fileName)对临时键值对进行排序并得到(Number,(listof){fileName1,fileName2...})减少临时对得到(Number,fileName1
我是hadoop和mapreduce的新手。有人可以澄清组合器和映射器内组合器之间的区别还是它们是同一回事？ 最佳答案 您可能已经知道组合器是一个在每个Mapper机器上本地运行的进程，用于在数据通过网络洗牌到各种集群Reducers之前预先聚合数据。映射器内组合器进一步优化了这种优化:聚合甚至不写入本地磁盘:它们发生在映射器本身的内存中。in-mapper组合器通过利用的setup()和cleanup()方法来做到这一点org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper按照以下几行创建内存映射:MapinmemM
