上下文:我们正在考虑使用符合AMQP标准的解决方案来计算每天90GB的恒定实时数据流。我们想要实现的是实时统计数据，或多或少，基于我们正在观察的所有指标或指标的某些组合。考虑的策略是在队列上发送数据并让工作进程处理数据的增量，将数据作为原始数据的聚合发送回队列。观察:对我来说，这看起来像是Hadoop之类的工作，但人们提出了担忧(和防护)，主要是关于速度。我没有时间对两者进行基准测试，尽管我们期望通过队列(在10~100mb/s附近的任何地方)抽取大量数据。我仍然认为它看起来像是分布式计算系统的工作，而且我也觉得队列解决方案的可扩展性比分布式计算解决方案差。问题:简而言之，我说得对吗？
我正在使用MAPI工具(它的microsoftlib和在.NET中)，然后使用apacheTIKA库来处理和提取pst交换服务器，这是不可扩展的。我如何使用MR方式处理/提取pst...Java中是否有任何工具和库可供我在我的MR作业中使用。任何帮助都会很棒。JpstLib内部使用:PstFilepstFile=newPstFile(java.io.File)问题是对于HadoopAPI，我们没有任何接近java.io.File的东西。以下选项始终存在但效率不高:FiletempFile=File.createTempFile("myfile",".tmp");fs.moveToLoc
我有一个超过300000行的文件，它是mapreduce作业的输入，我希望该作业仅处理该文件的前1000行。有什么好的方法可以限制发送到reducer的记录数吗？我只需要一个简单的identityreducer就可以写出我的输出。目前，reducer写出的行数与输入中的行数一样多。 最佳答案 首先，确保您的mapreduce程序设置为仅使用一个reducer。它必须明确设置，否则Hadoop可能会选择其他一些数字，然后就没有好的方法来协调reduce任务以确保它们发出的总数不超过1000。然后，您可以简单地在Reducer类中维护一
我一直在使用这个jobclient.monitorandprintjob()方法将mapreduce作业的输出打印到控制台。我的用法是这样的:job_client.monitorAndPrintJob(job_conf,job_client.getJob(j.getAssignedJobID()))输出结果如下(打印在控制台):13/03/0407:20:00INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_201302211725_1013913/03/0407:20:01INFOmapred.JobClient:map0%reduce0%13/03/0407:
如何对在HADOOP的Reduce阶段收到的键/值对进行多次迭代。我想做类似的事情，但它没有进入第2次迭代。for(Vectorvalue:values){sum+=value.getVector()[length-1];for(inti=1;i请给我解决方案？？？谢谢:) 最佳答案 您正在遍历values中的结果，一旦您遍历了它们，您就不能再这样做了。如果values中的总数不太大，您可以尝试将值设置为本地集合变量，然后您应该能够多次迭代它们。试试这个:Java:useEnumerationmultipletimes
我是Hadoop的新手。我已经在伪分布式模式下成功配置了一个hadoop设置。现在我想知道选择map和reduce任务数量的逻辑是什么。我们指的是什么？谢谢 最佳答案 您无法概括要设置的映射器/缩减器的数量。映射器数量:您不能将映射器的数量显式设置为某个数量(有参数可以设置，但不会生效)。这取决于hadoop为给定的输入集创建的InputSplits的数量。您可以通过设置mapred.min.split.size参数来控制它。有关更多信息，请阅读InputSplit部分here.如果由于大量小文件而生成大量映射器，并且您想减少映射器
假设我有N个文件要使用hadoopmap-reduce处理，让我们假设它们很大，远远超过block大小并且只有几百个。现在我想处理这些文件中的每一个，让我们假设字数统计示例。我的问题是:创建一个输入为包含每个文件路径的文本文件的map-reduce作业与将每个文件直接发送到map函数(即连接所有文件)之间有什么区别并将它们插入不同的映射器[编辑]。这些都是有效的方法吗？它们有什么缺点吗？感谢您的及时回答，我已经详细描述了我的问题，因为我的抽象可能遗漏了一些重要主题:我的应用程序在HadoopHDFS上有N个小文件，我只需要处理每个文件。所以我使用映射函数将python脚本应用于每个文件
我是Hadoop新手。我在eclipse中有一个简单的wordcount程序，它接受输入文件然后显示输出。但我需要从HDFS执行相同的程序。我已经为wordcount程序创建了一个JAR文件。任何人都可以让我知道如何进行吗？ 最佳答案 您需要设置集群，即使是单节点集群。然后您可以从hadoop命令行运行您的.jar:jarRunsajarfile.UserscanbundletheirMapReducecodeinajarfileandexecuteitusingthiscommand.Usage:hadoopjar[mainCla
我正在尝试在矩阵的映射缩减转置中实现一个简单的问题。输入:123456789期望的输出-147258789我的map输出是(0,1)(1,4),(2,7),(0,2)(1,5),(2,8)等等。我期望使用reducer方法方法作为0-{1,2,7},1-{4,5,8}并直接使用write以序列化形式写入对象.但是洗牌和排序没有给出所需的输出。在map方法之后，我得到的输出为0-{1,7,2},1-{5,4,8}。如果我的key是通用的，SS在这种情况下是如何工作的。还有这种情况的解决方案。 最佳答案 键在进入reduce阶段时将被排
我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案
