我正在尝试使用Hadoop对非常大的数据集进行格式化和排序，但它似乎跳过了排序步骤。映射器将Avro输入文件转换为JSON中一些有趣的字段。voidmap(AvroWrapperwrappedAvroDatum,NullWritablenothing,OutputCollectorcollector,Reporterreporter){Datumdatum=wrappedAvroDatum.datum();if(interesting(datum)){Longtime=changeTimeZone(datum.getTime());Stringkey="%02d".format(mon
这是一个简单的Map-Reduce排序功能的MRJob实现。在beta.py中:frommrjob.jobimportMRJobclassBeta(MRJob):defmapper(self,_,line):""""""l=line.split('')yieldl[1],l[0]defreducer(self,key,val):yieldkey,[vforvinval][0]if__name__=='__main__':Beta.run()我使用文本运行它:112438424755610711可以使用:cat|pythonbeta.py现在的问题是假设键的类型为string(这里可能就
在Hadoop作业中，哪个节点执行排序/混洗阶段？增加该节点的内存是否会提高排序/混洗的性能？ 最佳答案 根据我的经验，在mapred.site.xml中调整的相关参数是:io.sort.mb这是映射器的输出缓冲区。当此缓冲区已满时，数据将被排序并溢出到磁盘。理想情况下，您可以避免多次溢出。请注意，此内存是maptask堆大小的一部分。mapred.map.child.java.opts这是map任务的堆大小，它越大，您可以放置的输出缓冲区大小就越大。原则上，reduce任务的数量也会影响shuffle速度。reduce轮数为r
我正在寻找基于Hadoop的研究/实现项目，我偶然发现了维基页面上发布的列表-http://wiki.apache.org/hadoop/ProjectSuggestions.但是，此页面最后一次更新是在2009年9月。因此，我不确定其中的一些想法是否已经实现。我对“MR框架中的排序和随机播放优化”特别感兴趣，它谈到“在随机播放之前组合机架或节点上的几个映射的结果。这可以减少查找工作和中间存储”。有没有人试过这个？这是在当前版本的Hadoop中实现的吗？ 最佳答案 有组合器功能(如http://wiki.apache.org/had
我正在寻找一种按频率订购GoogleBook的Ngram的方法。原始数据集在这里:http://books.google.com/ngrams/datasets.在每个文件中，ngram按字母顺序排序，然后按时间顺序排序。我的电脑不够强大，无法处理2.2TB的数据，所以我认为唯一的排序方式是“在云端”。AWS托管版本在这里:http://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670.是否有经济有效的方法来找到10,000个最常见的1grams、2grams、3grams、4grams和5grams？麻烦的是，数据集包含多年的数据:Asanexampl
我正在尝试执行以下查询，加载数据需要很长时间，因为第二个作业只使用了一个reducer。插入表ddb_tableSELECT*FROMdata_dumpsortbyrankdescLIMIT1000000;为上述查询创建了两个作业。第一份工作运行得非常快，因为它使用了80个映射器和大约22个缩减器。第二个作业映射器速度很快，但由于只有一个reducer，它非常慢。我尝试使用setmapred.reduce.tasks=35来增加reducer数量，但有趣的是，它只应用于第一个作业，而不是第二个作业。为什么要使用单个reducer？是因为sortby子句吗？如何设置最大reducer？有
我的映射器有一个输出:Mapper:KEY,VALUE(Timestamp,someOtherAttrbibutes)我的Reducer确实收到了:Reducer:KEY,Iterable我要Iterable按Timestamp属性排序。有没有实现的可能？我想避免在Reducer代码中进行手动排序。http://cornercases.wordpress.com/2011/08/18/hadoop-object-reuse-pitfall-all-my-reducer-values-are-the-same/我将不得不从Iterable中“深度复制”所有对象，这会导致巨大的内存开销。:
是否可以使用只有map任务和零reduce任务的mapreduce作业按字典顺序对巨大的文本文件进行排序？文本文件的记录以换行符分隔，文件大小约为1TerraByte。如果有人能提出一种方法来实现对这个巨大文件的排序，那就太好了。 最佳答案 在Map方法中使用TreeSet将整个数据保存在输入拆分中并持久化。终于拿到整理好的文件了! 关于使用hadoop对一个巨大的文本文件进行排序，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://sta
我有一个聊天室web应用程序不同“区域”的时间戳值(并发用户)的日志文件，格式为“时间戳；区域；值”。对于每个区域，每天每分钟存在一个值。对于每个区域，我想列出每天的最大值，按最大值降序因此，输入文件为#timestamp;zone;value2011-01-0100:00:00;1;102011-01-0100:00:00;2;222011-01-0100:01:00;1;112011-01-0100:01:00;2;212011-01-0200:00:00;1;122011-01-0200:00:00;2;20应该为区域1生产:2011-01-02122011-01-0111对于区
终篇:冒泡排序与快速排序1冒泡排序1.1冒泡排序原理1.2排序步骤1.3代码实现2快速排序2.1快速排序原理2.1.1Hoare版本代码实现2.1.2hole版本代码实现2.1.3前后指针法代码实现2.1.4注意取中位数局部优化2.1.5非递归版本非递归原理代码实现2.2特性总结谢谢阅读Thanks♪(･ω･)ﾉ下一篇文章见！！！1冒泡排序1.1冒泡排序原理冒泡排序如同泡泡上升一样，逐个逐个向上冒，一个接一个的冒上去。两两比较，较大者（较小者）向后挪动。全部遍历一遍即可完成排序。1.2排序步骤首先从头开始，两两相互比较。每次排好一个最大（最小）然后在从头开始，两两比较至已排序部分之前。依次往复
