我有一个由许多小文件(每个平均30-40MB)组成的数据集。我想通过MapReduce对它们运行分析，但是对于每个作业，映射器将再次读取文件，这会对I/O性能(开销等)造成沉重的负担。我想知道是否可以使用映射器一次，为不同的reducer发出各种不同的输出？当我环顾四周时，我发现多个reducer是不可能的，但唯一可能的是作业链。但是，我想并行运行这些作业，而不是按顺序运行，因为它们都将使用相同的数据集作为输入并运行不同的分析。所以，总而言之，我想要的东西如下所示:Reducer=Analytics1/Mapper-Reducer=Analytics2\Reducer=Analytic
如何在单个MapReduce作业中使用Scalding(/级联)写入依赖于键的多个输出。我当然可以对所有可能的键使用.filter，但这是一个可怕的hack，它会激发许多工作。 最佳答案 有TemplatedTsv在Scalding中(从版本0.9.0rc16及更高版本)，与CascadingTemplateTsv完全相同。Tsv(args("input"),('COUNTRY,'GDP)).read.write(TemplatedTsv(args("output"),"%s",'COUNTRY))//itwillcreateadi
我正在使用Mahout集群，我有大型集群，每个集群有大约10万个用户，每个用户有5个功能。在下一步中，我需要计算皮尔逊相关性以找到集群用户之间的相似性。目前我有一个python脚本，它对我做同样的事情，但正如预期的那样，它需要很长时间的计算并且不再是一个可行的选择我查看了Mahout，因为它提供了使用Pearson、Tanimoto、loglikelyhood度量来查找UserSimilarity的功能，但我找不到的是开发这些相似性度量的Mapreduce版本的方法。是否有任何资源可以举个例子并向我解释如何开发UserSimilarity的mapreduce版本，或者使用hadoop流
有人在AWS上玩过MapReduce吗？有什么想法吗？实现情况如何？ 最佳答案 上手很容易。这是一个常见问题解答:http://aws.amazon.com/elasticmapreduce/faqs/这是入门指南:http://docs.amazonwebservices.com/ElasticMapReduce/latest/GettingStartedGuide/如果您已经拥有EC2账户，则可以使用AWS管理控制台启用MapReduce并在不到10分钟的时间内启动并运行示例应用程序。我做了预打包的字数统计示例应用程序，它返回大
MapReduce入门（一）——MapReduce概述文章目录MapReduce入门（一）——MapReduce概述1.1MapReduce定义1.2MapReduce优缺点1.2.1优点1）MapReduce易于编程2）良好的扩展性3）高容错性4）适合PB级以上海量数据的离线处理1.2.2缺点1）不擅长实时计算2）不擅长流式计算3）不擅长DAG（有向无环图）计算1.3MapReduce核心编程思想1.4MapReduce进程1.5官方WordCount源码1.6常用数据序列化类型1.7MapReduce编程规范1．Mapper阶段2．Reducer阶段3．Driver阶段1.8WordCou
刚刚安装了Pig0.13，我正在尝试将它与Hadoop1.1.2一起使用。(Pig文档指出Pig0.13与Hadoop1.1.2兼容)。根据Pig安装说明，我设置了$PIG_CLASSPATH指向定义了core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml的/etc/hadoop。Hadoop集群功能正常，可以很好地处理非Pig作业。根据下面的错误描述，我了解到Pig无法找到它正在寻找的JobContextImpl类。根据Hadoop1.1.2API文档，我不认为“任务”是“mapreduce”包的子包。我尝试将hadoop-core-1.1.2.jar
我正在尝试从一个简单的MapReduce任务中的ArrayWritable获取输出。我发现了几个有类似问题的问题，但我无法在自己的代码中解决问题。所以我期待着你的帮助。谢谢:)!输入带有一些句子的文本文件。输出应该是:>Example:Hello52我在工作中得到的输出是:helloWordLength_V01$IntArrayWritable@221cf05testWordLength_V01$IntArrayWritable@799e525a我认为问题出在IntArrayWritable的子类中，但我没有得到正确的更正来解决这个问题。顺便说一句，我们有Hadoop2.5，我使用以下
现在我有一个4阶段的MapReduce作业，如下所示:Input->Map1->Reduce1->Reducer2->Reduce3->Reduce4->Output我注意到Hadoop中有一个ChainMapper类，它可以将多个映射器链接成一个大映射器，并节省映射阶段之间的磁盘I/O成本。还有一个ChainReducer类，但它不是真正的“Chain-Reducer”。它只能支持以下工作:[Map+/ReduceMap*]我知道我可以为我的任务设置四个MR作业，并为最后三个作业使用默认映射器。但这会消耗大量磁盘I/O，因为reducer应该将结果写入磁盘以让后面的映射器访问它。是否
我是新来的，但需要知道对通过ApacheHadoop编写的程序进行单元测试的最佳方法。我知道我们可以用jUnit方式为map和reduce方法中的逻辑编写单元测试用例。我们也可以对涉及的其他逻辑做同样的事情，但这并不能保证它经过良好的测试并且可以在实际运行环境中工作。我读过关于MRUnit的文章，但它似乎也与我上面提到的类似，但方式更成熟。但它也不会作为真正的mapreduce工作运行，而是一个被mock的工作。任何帮助，将不胜感激。谢谢。 最佳答案 你当然有其他选择。稍微用谷歌搜索一下，你自己就会得到它。在这里，我为您做到了!这是
作为tez的github页面说，tez非常简单，其核心只有两个组件:数据处理管道引擎，以及数据处理应用程序的主控程序，可以将上述任意数据处理“任务”放在一个任务DAG中那么我的第一个问题是，现有的mapreduce作业(例如tez-examples.jar中存在的wordcount)如何转换为任务DAG？在哪里？或者他们不...？我的第二个也是更重要的问题是关于这部分的:tez中的每个“任务”都有以下内容:用于使用键/值对的输入。处理它们的处理器。输出以收集处理后的键/值对。谁负责在tez任务之间拆分输入数据？它是用户提供的代码还是Yarn(资源管理器)甚至是tez本身？输出阶段的问题
