我试图使用HADOOPMadReduce来计算所有权重的总和图中每个节点的传入边。输入采用.tsv格式，如下所示:srctgt权重X1021X2001X1235Y2451Y1011Z992X1453Y241一个215......预期的输出是:源SUM(权重)X10是3Z2一个5....我使用了来自hadoop(http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/hadoop-tutorial/CDH5/Hadoop-Tutorial/ht_wordcount1_source.html?scroll=topic_5_1)的W
我正在编写一个MapReduce程序，要求我找到一个节点(000-999)的入站和出站链接数，本质上是一个网络图形处理器。我需要返回一个特定的节点作为键，每个文档的出度和入度作为值。例如，示例文本文件:000002001002002000001000应该返回:000120012000212按照我的逻辑，似乎我需要创建两个mapreduce作业，第一个传入一个值为节点对(例如000002)的LongWritable键，计算每个节点的出站链接数并在reducer阶段结束时返回类似(0001)的内容。然后我将通过翻转节点对(例如000002变为002000)并找到那些出站链接的计数(在上面的
假设我们有一个包含test::的文件hihowareyouhowisyourjobhowisyourfamilywhatishadoophi映射器类的期望输出:hadoop[1]hi[1,1]how[1,1,1]is[1,1,1]your[1,1]对于每一个不同的字符串都是这样的...... 最佳答案 输入文件::德拉维类格洛尔萨钦孟买多尼兰契斋浦尔金奈多尼船新德里甘比尔德里甘比尔加尔各答reducer输出::DravidBanglore,JaipurDhoniRanchi,ChennaiGambhirDelhi,CalcuttaS
我是python的新手，正在尝试按照说明http://www.yekeren.com/blog/archives/1005构建推荐系统,让我困惑的是:defreducer3_init(self):self.pop={}file=open(self.options.item_pop,"r")forlineinfile.readlines():movieid_jstr,pop_jstr=line.strip().split("\t")movieid=json.loads(movieid_jstr)pop=json.loads(pop_jstr)self.pop[movieid]=popfi
我在学习hadoop。我用Java编写了简单的程序。程序必须对单词进行计数(并创建包含单词和每个单词出现次数的文件)，但程序只创建一个包含所有单词的文件，并且每个单词附近都有数字“1”。它看起来像:部门1部门1部门1部门1rmdaxsxgb1但是我想要:命令4rmdaxsxgb1据我了解，仅适用于map功能。(我尝试注释reduce函数，结果相同)。我的代码(是一个典型的例子，mapreduce程序，可以在网上或者hadoop相关书籍中轻松找到):publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalsta
我将Hadoop1.0.3用于一个10桌面集群系统，每个系统都有Ubuntu12.04LTS32位操作系统。JDK是7u75。每台机器有2GBRAM和core2-duo处理器。对于一个研究项目，我需要运行一个类似于“字数统计”的hadoop作业。我需要对大量数据集运行此操作，例如至少1GB的大小。我正在尝试使用hadoop的示例jarhadoop-examples-1.0.3.jar来计算输入数据集的单词数。不幸的是，我无法运行任何输入数据超过5-6MB的实验。对于输入，我使用来自https://www.gutenberg.org的纯文本共振峰故事书.我还使用了来自https://ww
${jobTracker}${nameNode}mapred.input.dir${inputDir}mapred.output.dir${outputDir}mapred.job.queue.name${queueName}mapred.reduce.tasks${numberofReducers}mapred.reducer.new-apitruemapred.mapper.new-apitrueMap/Reducefailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]我正在尝试使用Oozie运行map-reduce作
无论如何，mapreduce框架中有很多跨节点的文件传输。那么分布式缓存的使用是如何提高性能的。 最佳答案 DistributedCache是Map-Reduce框架提供的一种设施，用于缓存应用程序所需的文件。一旦你为你的工作缓存了一个文件，hadoop框架将使它在你运行映射/reducetask的每个数据节点(在文件系统中，而不是在内存中)上可用。文件通过网络传输，通常通过HDFS。与将HDFS用于任何非数据本地任务相比，它不会对网络造成更多压力。 关于hadoop-为什么我们在had
我正在尝试运行找到的SampleUploader.java代码here我正在使用HBase0.98.6-cdh5.3.0和Hadoop2.5.0-cdh5.3.0。为了编译我运行:hadoopcom.sun.tools.javac.MainSampleUploader.java但后来我遇到很多错误，例如:SampleUploader.java:24:error:packageorg.apache.hadoop.hbasedoesnotexistimportorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;啊哈!我从未包含hbase类路径。所以现在我尝
我有几个Hive表，其中一些是Avro格式，一些是纯文本文件。模式略有不同，但都包含我需要的某些属性。我打算编写一个mapreduce作业来处理数据。问题是我正在努力避免大量单独的工作，并尽可能地简化流程。祈祷我只需要写一份工作。是否有任何示例说明如何在一个映射器中读取不同格式的输入。例如，我在AVRO中有一个我知道的hdfs路径，我还有另一个hdfs路径，其中数据位于纯文本文件中。//Pseudocodemapper(Paths){for(PathinPaths){ifPath.containsAvro(){...readasavro}else{...readastextfile}.
