我能否在运行时将输入文件或输入数据附加到map-reduce作业而不创建竞争条件？ 最佳答案 我认为理论上你可以在输入中添加更多文件，只要它:匹配您的FileInputFormat模式发生在InputFormat.getSplits()调用之前，这确实让您在提交作业后的时间很短。关于计算拆分后的竞争条件，请注意附加到现有文件仅在版本0.21.0之后可用。.即使您可以修改您的文件，您的分割点也已经预先计算好了，而且您的新数据很可能不会被映射器获取。不过，我怀疑这会导致您的流程崩溃。您可以尝试的是禁用文件内的拆分(即为每个文件分配一个映
我玩过各种流映射减少字数统计示例，其中Hadoop/Hbase似乎采用大文件并在节点之间平均拆分(在换行符处)。然后它将部分文档的每一行提交到我的代码的map部分。我的问题是，当我有很多小的非结构化和半结构化文档时，如何让Hadoop将整个文档提交到我的map代码？ 最佳答案 文件拆分由InputFormat.getSplits计算。因此，对于每个输入文件，它都会获得拆分数，并且每个拆分都会提交给映射器。现在基于InputFormatMapper将处理输入拆分。我们有不同类型的输入格式，例如TextInputFormat，它将文本文
我了解资源管理器将MapReduce程序发送到每个节点管理器，以便MapReduce在每个节点中执行。但是在看到这张图片之后，我对实际Map&Reduce作业的执行位置以及数据节点之间的洗牌如何发生感到困惑？难道不是花时间对不同数据节点的数据进行排序和混洗/发送数据来执行ReduceJob吗？请解释一下。另外请告诉我什么是图中的MapNode和ReduceNode。图片来源:http://gppd-wiki.inf.ufrgs.br/index.php/MapReduce 最佳答案 inputsplit是存储在hdfs上的文件的逻辑
我已经编写了我的第一个mapreduce程序，当我在eclipse中运行它时，它会写入输出文件并按预期工作。但是，当我使用hadoopjarmyjar.jar从命令行运行它时，结果没有写入输出文件。正在创建输出文件(_SUCCESS和part-r-0000)，但它们是空的。有任何持久性问题吗？减少输入记录=12但减少输出记录=0。但是如果我在eclipse中这样做，那么它就不为零。在Eclipse中，减少输出记录不是0。任何帮助表示赞赏。谢谢[cloudera@quickstartDesktop]$sudohadoopjarcheckjar.jarhdfs://quickstart.c
我是Hcatlog(HCAT)的新手，我们想知道我们在哪些用例/场景中使用HCAT，使用HCAT的好处，是否可以从HCatlog中获得任何性能改进。任何人都可以提供有关何时使用Hcatlog的信息 最佳答案 ApacheHCatalog是Hadoop的表和存储管理层，它使使用不同数据处理工具(ApachePig、ApacheMap/Reduce和ApacheHive)的用户能够更轻松地在网格上读取和写入数据。HCatalog在存储在HDFS集群上的数据上创建一个表抽象层。此表抽象层以熟悉的关系格式呈现数据，并使使用熟悉的查询语言概念
在下面的字数统计示例中:(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)Hadoop的reducer函数会收集所有5个键为“Hello”的元素，然后在reducer函数中进行聚合。但是在Spark中，实际上是每次减少2个元素。比如把第一个和第二个(Hello,1)组合成(Hello,2)，把第三个和第四个(Hello,1)组合成(Hello,2)……等等(当然，真实情况可能是在不同的顺序)。那么有专门的术语来描述Spark中使用的这种计算方法吗？谢谢! 最佳答案 它不一定以这种方式聚合值。您
我是Hadoop新手。我正在尝试使用以下代码读取HDFS上的现有文件。配置似乎文件和文件路径也是正确的。-publicstaticclassMapextendsMapper{privatestaticTextf1,f2,hdfsfilepath;privatestaticHashMap>friendsData=newHashMap();publicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException{Configurationconf=context.getConfiguration();Pathpath=newPath("hdfs://cshadoop
我在文本文件中有大量数据(1,000,000行)。每行有128列。现在我正在尝试用这个大数据构建一个kd树。我想使用mapreduce进行计算。针对我的问题的蛮力方法:1)编写一个mapreduce作业来查找每一列的方差并选择方差最高的列2)将(列名，方差值)作为输入编写另一个mapreduce作业将输入数据分成两部分。对于给定的列名，第1部分包含所有值小于输入值的行，第二部分包含大于输入值的所有行。3)对于每个部分重复步骤1和步骤2，继续该过程，直到每个部分剩下500个值。列名称、方差值构成我的树的单个节点。因此，对于高度为10的树，我需要使用蛮力方法运行1024个mapreduce
我正在尝试使用Apachespark加载一个文件，并将该文件分发到我集群中的多个节点，然后聚合结果并获取它们。我不太明白该怎么做。根据我的理解，reduce操作使Spark能够组合来自不同节点的结果并将它们聚合在一起。我的理解正确吗？从编程的角度来看，我不明白我将如何编写这个reduce函数。我究竟如何将主数据集分成N个部分，并使用转换列表要求它们并行处理？reduce应该接受两个元素和一个将它们组合起来的函数。这两个元素应该是Spark上下文中的RDD，还是可以是任何类型的元素？另外，如果你有N个不同的分区并行运行，如何减少将它们的所有结果聚合为一个最终结果(因为reduce函数只聚
我正在尝试在AWSEMR上运行字数统计示例，但是我很难在集群上部署和运行jar。这是一个自定义的字数统计示例，我在其中使用了一些JSON解析。输入在我的S3存储桶中。当我尝试在EMR集群上运行我的作业时，我收到错误消息，即在我的Mapper类中找不到主要功能。互联网上到处都是字数统计示例mapreduce作业的代码就像他们创建的一样，三个类，一个扩展Mapper的静态映射器类，然后是扩展Reducer的reducer，然后是包含作业配置的主类，所以我不确定为什么会看到错误。我使用Maven程序集插件构建我的代码，以便将所有第三方依赖项包装在我的JAR中。这是我编写的代码packagec
