如何编写一个MAP-REDUCEjava程序来将任何表从HBASE加载到HDFS中？而不是使用下面的命令，我如何使用MAP-REDUCEjava程序编写一个TRANSFORMATION，它将从HBASE导出任何表并加载到HDFS??bin/hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driverexporthdfs://user/etc*** 最佳答案 查看codeoftheExporthbase自带的函数 关于hadoop-如何使用MAP-REDUCE
在我的映射器代码中，我使用了JTS.jar的第3方库。我需要把它放在hadoop的分布式缓存上，这样所有节点都可以访问它。我在this找到-libjars可用于执行此操作的链接。我现在使用执行我的代码hadoopjar-libjarsJTS.jarmy_jar.jarclassnameinputFilesoutputFiles。但这行不通。关于如何解决这个问题有什么建议吗？ 最佳答案 尝试使用正确的命令行参数顺序。我认为该错误消息很有启发性。hadoopjarmy_jar.jarclassname-libjarsJTS.jarinp
我主要是尝试通过在Hadoop上扩展来实现推荐系统。在第一步中，我尝试计算输入文件中每对项目之间的相似度。如果我将其简单地存储为{A项，B项，相似度}输出文件大小变得非常非常大(对于60kb输入，我得到的输出文件大小为6mb)。因此我想是否将结果存储在pythondict中并在整个mapreduce程序结束后仅打印一次dict会更好。我这样做不成功请帮助我。我的python代码是:#!/usr/bin/envpythonfrommrjob.jobimportMRJobfrommathimportsqrtfromitertoolsimportcombinationsPRIOR_COUNT
是否可以使用EclipseRunDialog(F11)在远程集群上启动MapReduce作业？目前我必须使用外部工具链对话框和Maven来运行它。注意:要在本地集群上执行它与RunDialog没什么大不了的。但是对于远程连接，必须有一个已编译的JAR。否则你会得到一个ClassNotFoundException(如果设置了Jar-By-Class)我们当前的设置是:Spring-Data-Hadoop1.0.0STS-Springsource工具套件专家CDH4这是我们在applicationContext.xml上设置的(这是您在vanillahadoop上的*-site.xml中指
我在大约500个节点的集群上运行Hadoop版本1.0.0。我的工作有大约3000个map任务和10个reduce任务。maptask在大约4小时后完成(如预期)。每个reduce任务都很快完成，结果都在我的输出目录中。然而，jobtracker然后认为某些map任务失败并开始重新执行它们。正在执行和挂起的reduce任务的数量保持为零。最终大约8小时后，这些maptask中的最后一个终于成功完成，作业被标记为成功完成。有什么想法吗？？？以下是部分jobtracker日志文件的摘录://maptasksallcomplete,eg:2013-05-2010:50:59,742INFOo
我正在使用AmazonAWS、DynamoDB和EMR集群进行hadoop流式传输。我的reduce任务写入Dynamo表。我需要建立并遵守写入表的上限，比如写入吞吐量的50%。我可以查询表的写入吞吐量设置，除以mapred.reduce.tasks，然后乘以50%以获得每个任务的表写入吞吐量的下限。更好的是，我想查询此刻正在处理的reduce任务的数量，以获得每个reduce任务的准确写入吞吐量上限，但我不知道如何获得该数字。我在jobtracker中看到它显示了任务总数、待处理任务和正在处理的任务。一种不太灵活的替代方法是使用hadoop流参数“-numReduceTasks”设置
MapReduce程序将两个文件作为输入并给出一组在两个文件中都存在的单词(两个文件的交集。)我试过这样..Map函数:将文件作为输入并给出(word,1)作为输出。我在一个名为part-r-00000的文件中得到了这个输出。这一步我对两个文件都做了，现在我有两个文件(两个part-r-00000文件。)如何将此文件作为输入提供给Reduce函数..并给我一些建议来为两个文件的交集编写reduce函数..这是字数统计示例程序:packageorg.apache.hadoop.examples;importjava.io.IOException;importjava.util.Strin
我刚刚使用Hadoop0.20.205设置了一个Hadoop集群。我有一个主机(NameNode和JobTracker)和另外两个盒子(从机)。我试图了解如何定义要使用的map和reduce任务的数量。到目前为止，我了解到我可以设置每个TaskTracker能够同时处理的最大map和reduce任务数:*mapred.tasktracker.map.tasks.maximum*和*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum*.此外，我还可以使用*mapred.map.tasks*定义整个集群可以同时运行的最大map任务数。是吗？如果是这样，我怎么知道
我有两个配置单元查询select*fromtab1limit3;这会快速返回3行，而无需启动任何mapreduce作业；如果我要求将输出写入本地目录，则相同的查询`INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY"/tmp/query1/"select*fromtab1limit3;此查询启动一个mapreduce作业，扫描表的所有文件，然后返回3行，所讨论的表很大，因此扫描整个表需要很长时间。为什么两个查询的执行方式不同？ 最佳答案 一个简单的解释是:当您在Hive中执行一个简单的select*fromtab1limit
我使用配置单元运行查询“select*fromT1,T2whereT1.a=T2.b”，架构为T1(aint,bint),T2(aint,bint)，当它运行时，生成了6个map任务和1个reduce任务，我想问一下，哪个决定了map任务和reduce任务的数量？数据量是多少？ 最佳答案 map任务的数量取决于数据量、block大小和分割大小。例如:如果您的block大小为128MB，文件大小为1GB，那么将有8个映射任务。您可以使用拆分大小来控制它。Hive作业中的reducer数量默认为1。你必须通过配置更新它mapred.re
