我有一个文件，其格式如下:1,53212345671,53245643211,53245643212,12345676432,12345676662,98754223453,53444353453,53444353453,53444353453,53444353453,53453453123,8767564564在reduce过程结束时，我希望第二个字段的不同计数与第一个字段是关键。例如1,22,33,3为此，Java中最简单的map和reduce函数是什么？谢谢。 最佳答案 如果我正确理解您的目标，您需要:使每个键的值唯一计算每个
我遇到了一个有趣的情况，现在正在寻找如何有意识地去做。在我的本地单节点设置中，我从终端屏幕同时运行了2个作业。我的两个作业都使用相同的reducer，它们仅在map函数(聚合键-分组依据)上有所不同，两个作业的输出都写入了第一个作业的输出(虽然第二个作业确实创建了自己的文件夹，但它是空的).我正在做的是提供跨不同级别的汇总聚合，这种行为对我来说很吸引人，我可以在一个文件中使用来自两个不同级别的聚合输出(也经过完美排序)。我的问题是如何在真实的Hadoop集群中实现相同的目标，我们有多个数据节点，即我以编程方式启动多个作业，所有作业都访问相同的输入文件，以不同方式映射数据，但使用相同的r
我正在使用Hive，但它本质上是SQL。在我的代码中，我编写了两个从同一个临时表中提取的查询。他们使用的临时表需要一些时间来制作，所以我想在同一个hive-e"command"command中执行两个查询，这样我就不必构建临时表两次。有没有办法为两个不同的命令选择两个不同的输出文件？好像是这个例子echo'hello'|teeaabb只是向aa和bb输出hello，这不是我想要的。 最佳答案 我不知道配置单元，但有没有一种方法可以“链接”命令，类似于bash/sed/许多其他东西。例如:catfoo;catbar可能太简单了，但我首
这个问题在这里已经有了答案:Howtooverwritetheoutputdirectoryinspark(9个回答)关闭6年前。我正在运行这个命令行:hadoopfs-rm-r/tmp/output然后是一个带有main()的Java8spark作业SparkConfsparkConf=newSparkConf();JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(sparkConf);JavaRDDrdd=sc.textFile("/tmp/input").map(s->newJSONObject(s))rdd.saveAsTextFile("/tmp/
我正在使用ClouderaVM进行mapreduce实践。我刚刚从cloudera提供的默认wordcount类创建了jar。我在运行mapreduce程序时遇到此错误。我能知道我错过了什么吗？InvalidJobConfException:Outputdirectorynotset.Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapred.InvalidJobConfException:Outputdirectorynotset. 最佳答案 要使用MapReduce程序处理数据，您需要-映射器
我有一个使用旧API运行的hadoop作业，我将我的实现移至新API，但在运行它时遇到问题。当作业运行时，不会抛出任何异常，但我从未生成任何输出文件。在旧的API下，它会生成带有我排序的结果列表的输出文件。这是正在运行的作业:Configurationconfig=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(config,"sorting");job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);job.setMapperClass(
我想运行两个映射器，在不同的目录中产生两个不同的输出。第一个映射器的输出(作为参数发送)应该发送到第二个映射器的输入。我在驱动程序类中有这段代码importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apa
我一直在通过PuTTy登录SSH来运行HadoopMapReduce作业，这需要我在PuTTY中输入主机名/IP地址、登录名和密码才能获得SSH命令行窗口。进入SSH控制台窗口后，我会提供适当的MR命令，例如:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/py
当我运行带有和不带有multipleOutputs的mapreduce时，控制台日志之间存在差异。我有一个仅输出到文本文件的映射器作业。没有配置MultipleOutputs，我的映射器中的代码片段:context.write(null,newText(value));控制台输出摘录Map-ReduceFrameworkMapinputrecords=2Mapoutputrecords=2有了多重输出，我的映射器中的代码片段:multipleOutputs.write(null,newText(value),FileOutputFormat.getOutputPath(context)
我正在尝试让spark与aws一起玩得开心。在Windows环境中工作。无论我尝试过哪些选项，都永远找不到NativeS3类。目前，如果我使用:spark-shell--packagescom.amazonaws:aws-java-sdk-s3:1.10.38,com.amazonaws:aws-java-sdk-core:1.10.38,org.apache。hadoop:hadoop-aws:2.7.1作为我的命令，然后我将下载文件并可以使用s3，但是感觉很老套，每次下载它们都不理想。在另一个人的帮助下，我一直在尝试其他选项，结果是:>spark-shell--driver-cla
