我有一种情况，在一个POC期间，我想在一个作业中创建一个嵌套的MapReduce。就像将M1O/P映射到ReducerR1O/P，然后R1输出到M2，最终输出将随M2一起提供，或者我们可以使用M2O/P运行R2。单个作业ID-M1->R1->M2->R2...最终输出将在单个O/P文件中。我们可以不用Oozie吗？ 最佳答案 您可以在Driver类中链接多个作业。首先，通过定义所有必需的配置，为第一个MapReduce创建一个作业。然后通过调用像往常一样开始工作:job1.waitForCompletion(true);这是等待作业
我正在研究centos6.5和hadoop2.7.2上的hadoopmap-reduce。我了解到hdfs只是分布式文件系统，而Yarn管理map-reduce工作，所以我认为如果我不打开Yarn(资源管理器、节点管理器)，map-reduce将不起作用。因此，我认为，wordcount不应该在仅使用hdfs而不是yarn的系统中执行map-reduce过程。(关于伪分发模式)但是当我打开hdfs而不是Yarn时，如下所示，并执行wordcount示例时，它显示“map-reduceframework”。这是什么意思？有没有可能只有hdfsprocessmap-reduce没有Yarn
我的程序对于较小的输入运行良好，但是当我增加输入的大小时，第210行(context.nextKeyValue();)似乎抛出indexoutofbounds异常。下面是映射器的设置方法。我在那里调用nextkeyvalue一次，因为每个文件的第一行是一个标题。由于标题，拆分文件设置为false。跟内存有关系吗？如何解决？即使我已将maxmapattempt设置为3，下面的错误消息也会显示68次。顺便说一句，有55次拆分。它不应该显示55次或者55*3吗？或者也许只有3个？它是如何工作的？@Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext)throws
据说当我们希望对论文引用进行统计时，map-reduce可以比传统方式做得更好，因为传统方式涉及大量内存/磁盘切换。我不太明白为什么传统方法不好。假设我只在一台机器上运行map-reduce(没有集群)，它是否仍然比传统方式更好地解决了一些问题？或者换句话说，“map-reduce”这种算法范式本身，从算法的角度来说，在解决问题上是否有一些优势？谢谢。 最佳答案 AtbestM/R允许重新应用与高级统计包相同的算法。但更典型的是，在使用的算法中会做出一些牺牲——以允许以分布式方式运行。Map/Reduce在交叉采样(或任何其他采样方
我的理解是，在mapreduce编程模型中我们有map和reduce两个阶段。完成映射阶段后，生成中间值(键、值)并将这些值传递给缩减器。我怀疑在map()阶段之后，shuffle和sort会到来。所以，我觉得shuffle和sort是reducer阶段的一部分，是这样吗？如果是这种情况，combiner()是如何工作的？ 最佳答案 其实map/reduce中有3个阶段:map随机排序减少Shuffle&sort是一个纯框架阶段(作为开发人员，您只需编写map和reduce函数)，它允许map任务和reduce阶段之间的通信。组合器
我正在用2个映射器类和一个化简器编写MapReduce代码，但我不知道为什么我有一个化简输出记录=0。请告诉我如何解决这个问题packagereducesidejoin;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;publicclassReduceSideJoinReducerextendsReducer{
我已经创建了一个大型本体(.owl)，现在正处于推理步骤。事实上，问题是如何确保我的本体的可扩展推理。我在文献中进行了搜索，发现大数据可以很好地解决这个问题。不幸的是，我发现Map-reduce不能接受作为输入OWL文件。另外像SWRL、SPARQL这样的语义语言是不能用的。我的问题是:我应该用其他人更改猫头鹰文件吗？如何使用Map-reduce以可接受的格式转换规则(例如SWRL)？谢谢 最佳答案 “大数据可以充分解决这个问题”对于这个问题来说太简单了。确保OWL本体的可扩展性是一个非常复杂的问题。涉及的主要变量是公理的数量和本体
我正在尝试编写一个mapreduce作业并想向我的reducer添加一个计数器。但是，当我运行作业时，计数器似乎没有出现在输出中。目前我正在使用这条线(Java):context.getCounter(ReducerCounters.COUNTDISTINCT).increment(1);老实说，我不能100%确定是否可以在reducer上使用这样的计数器。如果有人知道这是可能的还是不可能的，请告诉我。我似乎无法在网上找到任何关于reducer计数器的可靠示例。非常感谢。 最佳答案 以下是我的导入:importorg.apache.
我想在我的应用程序上实现hive+hadoopmapreduce程序，我仍然想知道，因为我已经尝试了很多次关于在hive中查询和查找有关mapreduce程序的信息..我的问题是，hive有自己的mapreduce程序吗？因为当我尝试一个有点复杂的查询时，日志是这样的:Jobrunningin-process(localHadoop)2011-05-2614:10:02,004nullmap=100%,reduce=100%EndedJob=job_local_0001在该查询中有mapreduce过程，然后如果我尝试在google上搜索一些在hive中实现的mapreduce程序，也
正如我们所知，Hadoop按键对值进行分组，并将它们发送到同一个reduce任务。假设我在hdfs上的文件中有下一行。第1行2号线3号线....亚麻在maptask中，我打印文件名和行。在reduce中，我收到了不同的订单。例如key=>{line3,line1,line2,....}现在，我有下一个问题。我想得到这个值列表，以便它们位于文件中，作为key=>{line1,line2,...linen}有什么办法吗？ 最佳答案 如果您使用TextInputFormat，你会得到一个作为映射器输入。LongWritable部分(或键)
