我有一个正在处理的MapReduce项目(具体来说，我正在使用Python和库MrJob并计划使用Amazon的EMR运行)。这是总结我遇到的问题的示例:我有数千GB的json文件，里面装满了客户数据。我需要去运行每个客户json行/输入/对象的每日、每周和每月报告。所以对于我目前做的map步骤:map_step(_,customer_json_object)c_uuid=customer_json_object.uuidifcustomer_json_object.timeisindaily_time_range:yield"%s-%s"%(DAILY_CONSTANT,c_uuid
我对Map/Reduce原理和pythonmrjob框架还很陌生，我写了这个示例代码，它工作正常，但我想知道我可以改变它什么以使其“完美”/更高效.frommrjob.jobimportMRJobimportoperatorimportre#appendresultfromeachreduceroutput_words=[]classMRSudo(MRJob):definit_mapper(self):#movelistoftuplesacrossmapperself.words=[]defmapper(self,_,line):command=line.split()[-1]self
我正在使用MrJob编写hadoop应用程序。我需要使用分布式缓存来访问一些文件。我知道hadoop流中有一个选项-files但不知道如何在程序中访问它。感谢您的帮助。 最佳答案 我认为你必须使用mrjob.compat.supports_new_distributed_cache_options(版本)然后使用-files和-archives代替-cacheFile和-cacheArchive也许你会得到更多here 关于python-从MrJob访问分布式缓存，我们在StackOve
我正在尝试将s3distcp用于EMR作业并遇到此异常:Exceptioninthread"main"java.lang.RuntimeException:Argument--argdoesn'tmatch.atemr.hbase.options.Options.parseArguments(Options.java:75)atemr.hbase.options.Options.parseArguments(Options.java:57)atcom.amazon.external.elasticmapreduce.s3distcp.S3DistCp.run(S3DistCp.java
显示多步mapreduce作业执行时间的最佳方式是什么？我试图在工作的step1的mapperinit中设置一个self变量defmapper_init_timer(self):self.start=time.process_time()但是当我尝试在Step2的reducer_final中读取它时defreducer_final_timmer(self):#self.startisNonehereMRJob.set_status(self,"totaltime")我不明白为什么在步骤之间会丢失self验证。如果这是设计使然，那么我们如何计算MrJob脚本的执行时间，该脚本在使用-rh
我正在使用mrjob在EMR上运行作业;我使用的是AMI2.4.7版和Hadoop1.0.3版。我想为一个作业指定reducer的数量，因为我想为下一个作业提供更高的并行度。阅读此站点上其他问题的答案后，我认为我应该设置这些参数，所以我这样做了:mapred.reduce.tasks=576mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=24但是，似乎没有选择第二个选项:EMR和Hadoop接口(interface)都报告有576个reduce任务要运行，但集群的容量仍保持在72(r3.8xlarge实例)。我什至看到选项设置在var/lib/hadoo
我正在尝试运行Mrjobexample来self笔记本电脑上的HadoopwithPython一书，采用伪分布式模式。(文件salaries.csv可以找到here)所以我可以启动名称节点和数据节点:start-dfs.sh返回:Startingnamenodeson[localhost]localhost:startingnamenode,loggingto/home/me/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-me-namenode-me-Notebook-PC.outlocalhost:startingdatanode,loggingto/home/me/hadoop
如何在使用pythonMRJob库运行mapreduce程序时在终端上显示中间值(即打印变量或列表)？ 最佳答案 您可以使用sys.stderr.write()将结果输出到标准错误。这是一个例子:frommrjob.jobimportMRJobimportsysclassMRWordCounter(MRJob):defmapper(self,key,line):sys.stderr.write("MAPPERINPUT:({0},{1})\n".format(key,line))forwordinline.split():yield
Thispreviousquestionaddressed如何为hadoop流导入nltk等模块。概述的步骤是:zip-rnltkandyaml.zipnltkyamlmvntlkandyaml.zip/path/to/where/your/mapper/will/be/nltkandyaml.mod您现在可以导入nltk模块以在您的Python脚本中使用:导入zip导入importer=zipimport.zipimporter('nltkandyaml.mod')yaml=importer.load_module('yaml')nltk=importer.load_module('
我正在处理map-reduce作业，包含多个步骤。使用mrjob每一步都会接收前一步的输出。问题是我不想这样。我想要的是提取一些信息并在第二步中使用它来处理所有输入等等。是否可以使用mrjob执行此操作？注意:由于我不想使用emr，thisquestion对我帮助不大。更新:如果不可能在一项工作中做到这一点，我需要在两个不同的工作中完成。在这种情况下，有什么办法可以包装这两个作业并管理中间输出等？ 最佳答案 您可以使用Runners您必须单独定义作业并使用另一个python脚本来调用它。fromNumLinesimportNumLi
