我有1TB的未排序字数(word:count)，我想运行一个mapreduce作业来选择计数最大的字。在这种情况下，我希望有一个在所有减少作业之间共享的变量，该变量将保存迄今为止最大字数的单词。reduce函数将只检查这个变量并在必要时更新它。那可能吗？谢谢 最佳答案 你可以将reducer的数量设置为1向reducer类添加两个实例变量，一个用于计数，一个用于单词，以保存关于最频繁出现的单词的信息。初始化reducesetup()方法中的变量在reduce()方法中检查当前单词的出现次数是否超过迄今为止最频繁出现的单词，如果是，则
有没有办法查看由Pig和Hive生成的Map-Reduce作业的代码？我知道使用Hive，我可以查看抽象语法树，但似乎无法访问MR作业的实际Java代码。我的假设有误吗？ 最佳答案 Pig和Hive不生成任何Java代码，而是进行计划。可以使用shell中的explain命令查看该计划。从SQL生成Java代码的一种方法是使用YSmart.请注意，有很多changes发生在Hive中以使其更快。 关于hadoop-分析Pig/Hive编译器生成的Map-Reduce作业，我们在Sta
我是hadoop的新手，谁能给我一个简单的程序，告诉我如何跳过hadoopmap/reduce中的错误记录？提前致谢 最佳答案 由于您是根据字段的缺失来过滤记录，所以这是适合您的Mapper实现的逻辑。JavaAPI映射器可能看起来像这样:publicclassFilteringMapperextendsMapper{privatestaticfinalLogger_logger=Logger.getLogger(FilteringMapper.class);protectedvoidmap(LongWritablekey,Text
我是hadoop的新手，在安装Hadoop2.2.0之后，我尝试按照示例进行操作http://www.srccodes.com/p/article/45/run-hadoop-wordcount-mapreduce-example-windows尝试一个简单的mapreduce作业。但是，每当我尝试对我创建的txt文件执行mapreduce作业时，我都会收到此消息的失败c:\hadoop>bin\yarnjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jarwordcount/inputoutput14/03/2614
这是sourcecode对于映射器publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);while(context.nextKeyValue()){map(context.getCurrentKey(),context.getCurrentValue(),context);}cleanup(context);}}如您所见，context用于read和write。这怎么可能？即context.getCurrentKey()和context.getCurrentValue()用于
假设我想为MR作业设置这些配置:mapred.map.tasksmapred.reduce.tasksmapred.tasktracker.map.tasks.maximummapred.tasktracker.reduce.tasks.maximummapred.reduce.slowstart.completed.maps我可以通过哪些方式进行设置？我可以在mapred-site.xml中设置。但这适用于我运行的所有作业。如果我想专门为个别工作设置这些，这是否有效:conf.set("mapred.tasktracker.map.tasks.maximum",10)(我没在任何地方
我刚刚开始学习hadoop，并使用自定义分区器和比较器运行hadoopmap-reduce程序(首先在单节点环境中尝试，稍后将部署在集群上)，奇怪的行为(因为我不知道到底是什么正在进行)我观察到根据我的分区器和比较器，调用了五次reduce方法，因为我也从日志中对它进行了交叉检查。但是在控制台上，已启动的reduce任务的计数仍然是“1”。我非常怀疑这五个函数调用是否并行运行？如果不是，那么我将如何为这些reduce函数调用实现分布式计算的优势，因为这些reduce函数调用收集的数据会很大。请澄清，我缺少什么概念？ 最佳答案 red
只有在所有map运行后，我才需要在单台计算机上发送我的map绘制器的输出。例如:如果计算机#1运行他的map功能1000次，我希望在所有1000次map发生后发送输出。有什么办法吗？编辑-解释我为什么要这样做:我正在实现算法树冠。我的计划是在我拥有的每台机器上运行canopy并找到它的本地数据的质心。一旦找到本地质心，我想将本地质心以及与它们相关的点数发送到reducer。例如:机器#1找到了3个质心，每个质心都有30个View。我想提交减少(质心，View)。但问题是只有在机器的所有map功能运行后我才会知道View。这就是为什么我想在所有运行后发送机器映射器的输出以减少。
在Spark中，我们可以随时将数据保存在内存中，但我想知道在HadoopMapReduce的Map和Reduce阶段之间数据保存在哪里。它是保存在HDFS、磁盘还是RAM中？我的意思是，当数据被洗牌时(即在Map/Combiner之后和Reduce之前)，它保存在哪里？ 最佳答案 根据我在HadoopMapreduce方面的知识。1)Map任务输出写入本地磁盘。(在Map/Combiner之后和Reduce任务之前)2)Reducer任务输出写入HDFS。如果Mapreduce作业只有Mapper任务输出写在HDFS中希望这有帮助!
我正在尝试将Amazons3存储与EMR结合使用。但是，当我当前运行我的代码时，出现多个错误，例如java.lang.IllegalArgumentException:Thisfilesystemobject(hdfs://10.254.37.109:9000)doesnotsupportaccesstotherequestpath's3n://energydata/input/centers_200_10k_norm.csv'YoupossiblycalledFileSystem.get(conf)whenyoushouldhavecalledFileSystem.get(uri,c
