希望你能帮助我。我有一个关于hadoopmap-reduce的令人头疼的问题。我一直在hadoop1.0.3版的map-reduce上成功使用“-files”选项。但是，当我使用“-archives”选项时，它会复制文件，但不会解压缩它们。我错过了什么？文档说“Archives(zip,tarandtgz/tar.gzfiles)areun-archivedattheslavenodes"，但这不是我所看到的。我创建了3个文件-一个文本文件“alice.txt”、一个压缩文件“bob.zip”(包含b1.txt和bdir/b2.txt)和一个tar文件“claire.tar”(包含c1
我目前正在练习Map-reduce(Hadoop2.2)，需要您在其中一个概念上的帮助。我有一个用例，我想使用两个作业来完成。我希望将job1的输出写入分布式缓存，并将其作为输入传递给第二个作业。基本上我想避免将第一个作业的输出写入文件，从而导致开销。用例输入:歌曲文件-|编号|歌曲|输入||s1|歌曲1|古典||s2|歌曲2|爵士乐||s2|歌曲3|经典|.用户评分文件-|用户ID|歌曲编号|评分||u1|s1|7||u2|s2|5||u3|s2|9||u4|s1|7||u5|s5|5||u6|s1|9|注意:这两个文件都包含非常大的数据。用例描述:找出每首古典类型歌曲的平均评分。我
我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc
我发现Windows上的Hadoop有点令人沮丧:我想知道是否有适合Win32用户的Hadoop的任何重要替代品。我最看重的功能是:在小型网络上易于初始设置和部署(如果我们为这个项目分配了超过20台工作PC，我会感到惊讶)易于管理-理想的框架应该具有基于Web/GUI的管理系统，这样我就不必自己编写一个。流行且稳定的东西。奖金取决于我们能否及时交付该项目。背景:我工作的公司想要构建一个新的网格系统来运行一些财务计算。我一直在评估的第一个框架是Hadoop。这似乎完全符合预期，只是它非常面向UNIX。我能够在UbuntuVirtualBox上启动并运行所有教程。不幸的是，在Win32上似
我链接了两个Mapreduce作业。Job1将只有一个reducer，我正在计算一个浮点值。我想在Job2的reducer中使用这个值。这是我的主要方法设置。publicstaticStringGlobalVriable;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intruns=0;for(;runs{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{floats=0;for(FloatWri
如何在使用pythonMRJob库运行mapreduce程序时在终端上显示中间值(即打印变量或列表)？ 最佳答案 您可以使用sys.stderr.write()将结果输出到标准错误。这是一个例子:frommrjob.jobimportMRJobimportsysclassMRWordCounter(MRJob):defmapper(self,key,line):sys.stderr.write("MAPPERINPUT:({0},{1})\n".format(key,line))forwordinline.split():yield
我正在学习HadoopMapReduce框架。我正在努力寻找为什么我们不能在MapReduce中使用Java原始数据类型。 最佳答案 Java序列化要求类的散列以序列化格式在对象的每个实例之前加上前缀。因此，要读取对象，您不需要指定类名。这会导致读取对象的开销，因为每个对象都可以是不同类的实例。在Hadoop序列化中，我们在检索时指定类名。因此，不需要前缀，因为我们已经知道要检索的内容。因此我们设置了InputFormat。这提高了RPC过程中各方面的速度和性能。 关于java-为什么我
我正在尝试使用在Oozie工作流中执行Map-Reduce任务行动。O'Reilley的ApacheOozie(IslamandSrinivasan2015)指出:Whileit’snotrecommended,JavaactioncanbeusedtorunHadoopMapReducejobsbecauseMapReducejobsarenothingbutJavaprogramsafterall.ThemainclassinvokedcanbeaHadoopMapReducedriverandcancallHadoopAPIstorunaMapReducejob.Inthatmo
我有点难以理解Hadoop中的数据如何放入map和简化功能。我知道我们可以定义输入格式和输出格式，然后定义输入和输出的键类型。但是举个例子，如果我们想要一个对象作为输入类型，Hadoop内部是如何做到的？谢谢... 最佳答案 您可以使用HadoopInputFormat和OutputFormat接口(interface)来创建您的自定义格式..一个示例可能是将MapReduce作业的输出格式化为JSON..类似这样-publicclassJsonOutputFormatextendsTextOutputFormat{@Overrid
我正在尝试运行一个简单的mapreduce程序，其中mapper为同一个键写入两个不同的值，但当我到达reducer时，它们最终总是相同的。这是我的代码:publicclasskaka{publicstaticclassMapper4extendsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{context.write(newText("a"),newText("b"));context.write(newText("a"),newText("c"
