为什么在Apache的hadoop包树中有两个独立的包map-reduce包:org.apache.hadoop.mapredhttp://javasourcecode.org/html/open-source/hadoop/hadoop-1.0.3/org/apache/hadoop/mapred/org.apache.hadoop.mapreducehttp://javasourcecode.org/html/open-source/hadoop/hadoop-1.0.3/org/apache/hadoop/mapreduce/为什么要分开呢？是否有说明这一点的文档？
要创建MapReduce作业，您可以使用旧的org.apache.hadoop.mapred包或更新的org.apache.hadoop.mapreduce包用于Mappers和Reducers，乔布斯……第一个被标记为已弃用，但同时又被恢复了。现在我想知道使用旧的mapred包还是新的mapreduce包来创建作业更好，为什么。还是仅仅取决于您是否需要像MultipleTextOutputFormat这样的东西，它只在旧的mapred包中可用？ 最佳答案 在功能方面，旧的(o.a.h.mapred)和新的(o.a.h.mapred
我想知道mapreduce.map.memory.mb和mapred.map.child.java.opts参数之间的关系。mapreduce.map.memory.mb>mapred.map.child.java.opts? 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是Hadoop允许分配给映射器的内存上限，以兆字节为单位。默认值为512。如果超过此限制，Hadoop将终止映射器并显示如下错误:Container[pid=container_1406552545451_0009_01_000002,contain
我想调试一个mapreduce脚本，并试图在我的程序中放置一些打印语句，但没有遇到太多麻烦。但我似乎无法在任何日志中找到它们。 最佳答案 实际上stdout只显示non-mapreduce类的System.out.println()。可以在日志中看到map和reduce阶段的System.out.println()。访问日志的简单方法是http://localhost:50030/jobtracker.jsp->点击已完成的作业->点击map或缩减任务->点击任务编号->任务日志->stdout日志。希望对你有帮助
用于展示MapReduce强大功能的主要示例之一是Terasortbenchmark.我无法理解MapReduce环境中使用的排序算法的基础知识。对我来说，排序只涉及确定一个元素相对于所有其他元素的相对位置。所以排序涉及将“一切”与“一切”进行比较。您的平均排序算法(快速、冒泡、...)只是以一种聪明的方式来执行此操作。在我看来，将数据集分成许多部分意味着您可以对单个部分进行排序，然后您仍然必须将这些部分集成到“完整”的完全排序的数据集中。考虑到分布在数千个系统上的TB数据集，我预计这是一项艰巨的任务。那么这到底是怎么做到的呢？这个MapReduce排序算法是如何工作的？谢谢你帮助我理
在您应用MapReduce的许多实际情况中，最终算法最终是几个MapReduce步骤。即Map1、Reduce1、Map2、Reduce2等。因此，您拥有上次reduce的输出，需要作为下一个map的输入。一旦管道成功完成，您(通常)不想保留中间数据。此外，由于此中间数据通常是某种数据结构(如“映射”或“集合”)，您不想在写入和读取这些键值对时花费太多精力。在Hadoop中推荐的做法是什么？是否有一个(简单的)示例说明如何以正确的方式处理这些中间数据，包括之后的清理？ 最佳答案 我认为Yahoo开发人员网络上的这个教程将帮助您解
我正在使用MongoMapReduce对一堆文档执行字数统计操作。这些文档非常简单(只有一个ID和一个单词哈希):{"_id":6714078,"words":{"my":1,"cat":1,"john":1,"likes":1,"cakes":1}}{"_id":6715298,"words":{"jeremy":1,"kicked":1,"the":1,"ball":1}}{"_id":6717695,"words":{"dogs":1,"can't":1,"look":1,"up":1}}数据库在我的环境中被称为“words”，所讨论的集合被命名为“wordsX”，其中X是类别编
文章目录MapReduce编程实例：词频统计一，准备数据文件（1）在虚拟机上创建文本文件（2）上传文件到HDFS指定目录二，使用IDEA创建Maven项目三，添加相关依赖四，创建日志属性文件（1）在resources目录里创建log4j.properties文件（2）log4j.properties文件添加内容五，创建词频统计映射器类（1）创建net.army.mr包（2）在net.army.mr包下创建WordCountMapper类（3）为了更好理解Mapper类的作用，在map()函数里暂时不进行每行文本分词处理，直接利用context输出key和value六，创建词频统计驱动器类（1）
我正在尝试将M/R作业从Windows机器提交到Linux上的Hadoop集群。我正在使用hadoop2.2.0(HDP2.0)。我收到以下错误:2014-06-0608:32:37,684[main]INFOJob.monitorAndPrintJob-Jobjob_1399458460502_0053runninginubermode:false2014-06-0608:32:37,704[main]INFOJob.monitorAndPrintJob-map0%reduce0%2014-06-0608:32:37,717[main]INFOJob.monitorAndPrintJ
第1关：成绩统计:任务描述相关知识什么是MapReduce如何使用MapReduce进行运算代码解释编程要求测试说明任务描述本关任务：使用Map/Reduce计算班级中年龄最大的学生。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.什么是MapReduce，2.如何使用MapReduce进行运算。什么是MapReduceMapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，我们现在设想一个场景，你接到一个任务，任务是：挖掘分析我国气象中心近年来的数据日志，该数据日志大小有3T,让你分析计算出每一年的最高气温，如果你现在只有一台计算机，如何处理呢？我想你应该会读取这些数据，并且将读取到的数据与目前的最大气
