我正在阅读过去几周的hadoop框架，但我无法理解一个概念。可能这个问题是愚蠢的，如果是这样的话，那就对不起了。我的问题是假设我必须在一个太长的文件上创建一个字数统计程序，因此它分布在3个不同的数据节点上。现在，由于在所有三个数据节点上运行的映射阶段将创建为一个键值对，之后将对所有三个数据节点创建的所有map数据执行合并。但现在我无法理解下一阶段是什么。意味着合并数据将如何沿着不同的缩减阶段分布，将运行多少个缩减阶段以及将运行多少个数据节点。请清除我以上所有的困惑，因此我无法在hadoop中进一步移动。如果是这样的话，很抱歉提出一个愚蠢的问题。谢谢 最佳答案
我的测试集是:Onida|Lucid|18|UttarPradesh|232401|16200Akai|Decent|16|Kerala|922401|12200Lava|Attention|20|Assam|454601|24200Zen|Super|14|Maharashtra|619082|9200Samsung|Optima|14|MadhyaPradesh|132401|14200我的映射器类:publicclassUnitsSoldPerCompanyMapperextendsMapper{publicvoidmap(LongWritableinputKey,Textinp
我想应用map-reduce来处理python和Hadoop中的矩阵乘法。目标是计算A*B。输出应该与输入相似。输入是两个矩阵A和B甲酸盐看起来像这样:A,0,0,0.0A,0,1,1.0...A,1,3,8.0A,1,4,9.0B,0,0,0.0B,0,1,1.0...B,4,0,12.0B,4,1,13.0A,0,0,0.0表示索引为A(0,0)，值为0.0，B同理这是我的map功能:importsysimportstringimportnumpy#Splitlineintoarrayofentrydataentry=line.split(",")#Setrow,column,an
我很难使用Hadoopmapreduce来计算两个值之间的总和。例如，我想计算[1,15000]的总和。但据我所知，map-reduce处理具有共同点(标签)的数据。我设法理解了该数据的架构:doctor23doodle34doctor2doodle5那些是在给定文本中找到的单词的出现。使用mapreduce将链接给定单词的值，如下所示:doctor[(232)]doodle[(345)]然后计算这些值的总和。但是关于总和，我们从来没有像上面例子中的绳索那样的共同点。鉴于该数据集:DS1:12345.....15000是否可以使用mapreduce架构计算列表中所有totient的总和
我在HadoopMR上工作了很长一段时间，我创建并使用了自定义(扩展)Writable类，包括MapWritable。现在我需要将我用Java编写的同一个MR翻译成Python。我没有使用python的经验，现在正在探索各种库。我正在研究一些选项，例如Pydoop和Mrjob。但是，我想知道这些库是否包含创建类似自定义Writable类的选项以及如何创建它们。如果不是，有什么可能的替代方案可以做到这一点？ 最佳答案 在Pydoop中，对自定义Hadoop类型的显式支持仍然是WIP.换句话说，现在我们并没有让用户的事情变得简单，但可以
最近我遇到了这个问题。我在Hadoop分布式文件系统路径和相关配置单元表中有一个文件。table的两边都有30个分区。我从HDFS中删除了5个分区，然后执行了"msckrepairtable;"在hivetable上。它完成得很好但输出了"Partitionsmissingfromfilesystem:"我尝试运行selectcount(*);(在tez上)失败并出现以下错误:Causedby:java.util.concurrent.ExecutionException:java.io.FileNotFoundException:但是当我将hive.execution.engine设
我的map/reduce输出的值是一个字节可写的数组，它被写入输出文件part-00000(hadoop默认这样做)。我的下一个map函数需要这个数组，所以我想将这个数组保存在分布式缓存中。有人能告诉我如何从可能不是文本文件的输出文件(part-00000)中读取并存储在分布式缓存中吗？ 最佳答案 我的建议:创建一个具有以下属性的新Hadoop作业:输入包含所有part-...文件的目录。创建一个写入分布式缓存的自定义OutputFormat类。现在让你的工作看起来本质上是这样的:conf.setInputFormat(Sequen
我正在尝试使用map/reduce来处理大量二进制数据。该应用程序的特点如下:记录的数量可能很大，因此我真的不想将每条记录作为单独的文件存储在HDFS中(我打算将它们全部连接到单个二进制序列文件)，并且每个记录都是一个大的连贯(即不可拆分)blob，大小在一到几百MB之间。这些记录将由C++可执行文件使用和处理。如果不是为了记录的大小，HadoopPipesAPI会很好:但这似乎是基于将输入作为连续的字节block传递给map/reduce任务，这在这种情况下是不切实际的。我不确定执行此操作的最佳方法。是否存在任何类型的缓冲接口(interface)允许每个M/R任务以可管理的bloc
我们的组织有数百个通宵运行的批处理作业。其中许多工作需要2、3、4小时才能完成；有些甚至需要长达7个小时。目前，这些作业以单线程模式运行，因此我们提高性能的尝试受到具有额外CPU和内存的机器垂直扩展的限制。我们正在探索利用并行处理技术(例如MapReduce)来缩短完成这些作业所需时间的想法。我们的大多数批处理过程通常会从数据库中提取大型数据集，逐行处理数据，然后将结果作为文件转储到另一个数据库中。在大多数情况下，单个行的处理独立于其他行。现在我们正在研究MapReduce框架，以将这些作业分解成更小的部分以进行并行处理。我们的组织拥有超过400名员工的台式PC，我们希望在下类时间利用
我设置了一个有4个节点的hadoop集群，当运行map-reduce任务时，map任务很快完成，而reduce任务卡在27%的百分比。我查看了日志，是reduce任务无法从map节点获取map输出。master的作业跟踪器日志显示如下消息:---------------------------------2011-06-2719:55:14,748INFOorg.apache.hadoop.mapred.JobTracker:Addingtask(REDUCE)'attempt_201106271953_0001_r_000000_0'totiptask_201106271953_00
