我正在设置一个hadoop单节点环境，用于在只有4GB物理内存的硬件上进行测试，并使用hadoop2.6.0。我只使用了针对此类环境建议的基本配置。但我现在担心我可能应该调整内存资源管理以便能够运行一些mapreduce示例。我知道有几个设置需要查看，包括Java堆以及映射和缩减任务的内存。对于像我这样的小规模测试环境，我应该/可以将最小、最大容器大小设置多低，以使适度的mapreduce任务正常运行？我特别指的是:yarn.scheduler.minimum-allocation-mbyarn.scheduler.maximum-allocation-mb启动-dfs和启动-yarn
我只是Hadoop框架的初学者。我想在这里了解几个概念，我浏览了很多链接，但我想得到明确的答案1)为什么Mapreduce只适用于键值对。我还读到我可以创建一个Mapreduce作业而无需实际使用reduce2)Mapping阶段的输入key是fileoffsetkey。我可以使用显式键值吗？还是自定义输入？ 最佳答案 很好，您正在挖掘hadoop概念。1)我可以使用显式键值吗？或自定义输入？:是的，编写您自己的(覆盖)RecordReader来执行此操作。2)为什么Mapreduce只适用于键值对？:MapReduce，顾名思义，
我一直在尝试运行这个我在互联网上找到并根据我的意图进行了更改的项目。Map函数被调用并正常工作，我从控制台检查了结果。但是reduce没有被调用前两位是键，其余是值。我已经控制了map输出和reduce输入键、值对之间的匹配，我已经多次更改它们，尝试了不同的方法但无法得到解决方案。由于我是这个主题的初学者，所以可能存在一个小错误。我写了另一个项目，又犯了同样的错误“reduceisnotcalled”我还尝试将reduce的输出值类更改为IntWritable、TextWritable而不是MedianStdDevTuple并配置了作业，但没有任何改变。我不仅需要解决方案，还想知道原因
从reducer，我得到以下输出。keyvalue1apple2apple3apple4orange5orange但是，我需要以下输出:keyvalue1apple4orange什么是正确的实现方式？ 最佳答案 此图显示了字数统计流程。您可以通过以下方式实现:1.Pig脚本(内部生成一个mapreducejob)对于非java开发者你需要安装pig。您需要在HDFS中有您的输入文件。然后在gruntshell或Hue(无论你有什么选择)中使用以下代码lines=LOAD'pathofinputfile'AS(line:chararr
我正在使用Hadoop学习Map-reduce，我正在运行这个命令:hadoopjar/usr/lib/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.2.jar-mappermapper.py-reducerreducer.py-filemapper.py-filereducer.py-输入sales_data-输出salesout我包括了我得到的完整错误输出:16/04/1500:39:26WARNstreaming.StreamJob:-fileoptionisdeprecated,pleaseusegenericoption
我是Hadoop编程的新手，我已经通过在三节点集群上设置Hadoop2.7.1开始学习。我试过在Hadoop中运行开箱即用的helloworldjar，它运行良好并成功，但我在本地机器上编写了自己的驱动程序代码并将其捆绑到一个jar中并以这种方式执行但它失败了，没有错误消息。这是我的代码，这就是我所做的。WordCountMapper.javapackagemot.com.bin.test;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWri
刚刚开始编写HadoopMR作业。希望我们能尽快切换到Spark，但我们目前仍坚持使用MR。我想按记录值的散列值对记录进行分组。但我想用完全不相关的东西对它们进行排序——它们值中的时间戳。我对如何最好地做到这一点感到困惑。我看到两个选项:1)第一个MR作业计算其映射器中每个值的散列，然后将该散列的所有记录减少到它想要的相同值(我实际上有这么多工作，正如我们现在需要的那样).然后链接第二个MR作业，该作业根据值中的时间戳对上面的reducer的输出进行重新排序。效率低下？2)我已经阅读了一些关于如何使用复合键的博客/帖子，所以也许我可以一步完成所有这些？我会创建某种复合键，它既有用于分组
我已经在Win10系统中安装了hadoop-2.5.2和eclipseneon.1a，但是我把“hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar”放到/eclipse/plugins后，找不到“在eclipse中单击“windows”和“preferences”后，hadoopmap/reduce？ 最佳答案 如果您只想“插入”一个新的插件，请将它放在eclipse/dropins文件夹中。否则，您应该使用P2正确安装它，或者至少使用-clean命令行参数启动Eclipse。
解决原来，我们需要将validation.jar放在hadoop/share/hadoop/common/lib/中(从https://mvnrepository.com/artifact/javax.validation/validation-api*下载)。将其与文档所说的结合起来:在Druid的索引任务json中将“mapreduce.job.classloader”设置为“true”。您将使其正常工作:)-使用Hadoop2.7.3的Druid0.9.2*)不知道为什么，我可以看到Druid将其类路径中的所有jar都上传到了Hadoop(并且那里是validation.jar)
如果我有一个从多个csv文件读取并生成键值对的map.py文件，我该如何将它们传递到我的reducer.py并在本地进行测试？ 最佳答案 如果您正在使用hadoop流，那么您可以像这样在本地测试您的脚本:cat*.csv|map.py|sort-k1,1|reducer.py要在hadoop-streaming中将数据从mapper传递到reducer，只需编写"\t"到标准输出 关于python-如何在本地测试Map和Reduce代码？，我们在StackOverflow上找到一个类似的
