原来的Map-Reduce执行链是:InputSplits-->Mapper-->[Sorting/Shuffling等]-->Reducer-->...现在我不希望输入拆分先到达映射器，而是转到其他一些新阶段(例如，我们可以将其称为预映射器，此类将由我自己创建)。所以新顺序将是:InputSplits->Pre-Mapper->Mapper->...我目前正在阅读源代码。但是，我仍然找不到任何线索(我应该接触哪些类(class))。欢迎任何建议。非常感谢:) 最佳答案 也许你应该看看链接映射器:ChainMapper
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
我是Hadoop新手，既然map节点和reduce节点之间的数据传递可能会降低MapReduce的效率，为什么不把maptask和reducetask放在同一个节点？ 最佳答案 实际上，如果数据太“小”，您可以在同一个JVM中运行map和reduce。这在Hadoop2.0(又名YARN)和现在称为Ubertask中是可能的。来自伟大的“Hadoop:权威指南”一书:Ifthejobissmall,theapplicationmastermaychoosetorunthetasksinthesameJVMasitself.Thish
我在python中为字数统计程序编写了映射器和缩减器，效果很好。这是一个示例:echo"hellohelloworldherehellohereworldherehello"|wordmapper.py|sort-k1,1|wordreducer.pyhello4here3world2现在，当我尝试提交一个大文件的hadoop作业时，出现错误hadoopjarshare/hadoop/tools/sources/hadoop-*streaming*.jar-filewordmapper.py-mapperwordmapper.py-filewordreducer.py-reducerw
我能否通过将输入数据拆分为更小的block来增加我的hadoopmap/reduce作业的执行时间？第一个问题:例如，我有1GB的输入文件用于映射任务。我的默认block大小是250MB。所以只有4个映射器将被分配来完成这项工作。如果我将数据分成10block，每block为100MB，那么我有10个映射器来完成这项工作。但是这样每一个splitpiece都会在存储中占用1个block，也就是说每个splitdatablock会浪费150MB。如果我不想更改存储的block大小，在这种情况下应该怎么做？第二个问题:如果我在映射作业之前拆分输入数据，它可以提高映射作业的性能。因此，如果我
在运行mapreduce作业的集群上运行Spark的最佳方法是什么？第一个问题是关于数据的共存性。当我启动一个Spark应用程序时，它会分配执行程序，对吗？它如何知道将它们分配到哪里，以便它们与作业所需的数据位于相同的节点中？(一个作业可能需要一个数据，而另一个作业可能需要另一个数据)如果我保持Spark应用程序运行，那么执行程序会从集群中的机器中获取插槽，这是否意味着对于共存，我需要在每个节点上都有一个Spark执行程序？随着执行程序的运行，这意味着我的mapreduce作业的资源变少了，对吧？我可以为每项工作停止和启动Spark应用程序，但这样就失去了让执行程序启动和运行的速度优势
我有一个输入文件UserId|TrackId|Shared|Radio|Skip111115|222|0|1|0111113|225|1|0|0111117|223|0|1|1111115|225|1|0|0我需要为所有轨道ID添加Shared和Radio列输出应该是222,1223,1225,2通过我编写的以下程序，我得到了222,1223,1225,1225,2.不确定错误是什么这是我的程序publicclassTotal{publicstaticclassListenMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalues
在一个3节点的hadoop集群中。我希望主人是1个节点。Map任务发生在一个节点，Reduce任务发生在1个节点。Map和reduce任务应该分开。可能吗？据我所知，两者一起运行。如果你能阐明一些观点，那就太好了。谢谢!-塞图 最佳答案 这不是最优的，因为必须始终将map输出复制到另一台服务器。但是您可以简单地在服务器上修改您的mapred-site.xml。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum4Themaximumnumberofmaptasksthatwillberunsimultaneous
我正在研究各种分布式文件系统。IBM通用并行文件系统(GPFS)本身是否支持Map/Reduce作业？不使用第三方软件(如HadoopMap/reduce)？谢谢! 最佳答案 2009年，GPFS被扩展为与Hadoop无缝协作，成为GPFS-SharedNothingCluster架构，现在以GPFSFilePlacementOptimizer(FPO)的名义提供。如果应用程序需要，FPO允许完全控制所有副本的数据放置。当然，您可以轻松配置以匹配HDFS分配。查看详细信息http://publib.boulder.ibm.com/i
我最近被要求研究加速mapreduce项目。我正在尝试查看在实现以下类的“map”方法中生成的log4j日志信息:org.apache.hadoop.mapred.Mapper在这个类中有以下方法:@Overridepublicvoidconfigure(..){..}publicstaticvoiddoCompileAndAdd(..){..}publicvoidmap(..){..}记录信息可用于配置方法和doCompileAndAdd方法(从配置方法调用)；但是，没有显示“map”方法的日志信息。我也试过在map方法中简单地使用System.out.println(..)但没有成
