我的MapReduce结构publicclassChainingMapReduce{publicstaticclassChainingMapReduceMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//code}}}publicstaticclassChainingMapReduceReducerextendsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Context
在Eclipse中开发JavaMapReduce作业有哪些选择？我的最终目标是在我的亚马逊Hadoop集群上运行我开发的map/reduce逻辑，但我想先在我的本地机器上测试逻辑并在将其部署到更大的集群之前在其中放置断点。我看到有一个用于Eclipse的Hadoop插件看起来很旧(如果我错了请纠正我)，一家名为Karmasphere的公司有一些用于ecplise和Hadoop的东西，但我不确定它是否仍然可用。您如何使用Eclipse开发、测试和调试您的map/reduce作业？ 最佳答案 我通过以下方式在Eclipse中开发Cass
我开发了一个Mapreduce应用程序来确定用户第一次和最后一次发表评论的时间以及该用户根据DonaldMiner写的书发表的评论总数。但我的算法的问题是reducer。我已经根据用户ID对评论进行了分组。我的测试数据包含两个用户标识，每个用户标识在不同日期发布3条评论。因此总共有6行。所以我的reducer输出应该打印两条记录，每条记录显示用户第一次和最后一次评论以及每个用户ID的总评论。但是，我的reducer正在打印6条记录。有人可以指出以下代码有什么问题吗？importjava.io.IOException;importjava.text.SimpleDateFormat;im
如果文件中的键分布是99%的单词以'A'开头，1%的单词以'B'到'Z'开头，并且您必须计算每个字母开头的单词数，您将如何计算有效地分发您的key？ 最佳答案 解决方案1:我认为要走的路是组合器，而不是分区器。组合器将聚合以字母“A”开头的单词的本地总和，然后将部分总和(而不是始终为数字1)发送给缩减器。解决方案2:但是，如果您坚持为此使用自定义分区器，您可以简单地在一个单独的reducer中处理以字母“A”开头的单词，而不是所有其他单词，即，专用一个reducer仅适用于以字母“A”开头的单词。解决方案3:此外，如果您不介意“作弊
我在HDF中有结构化的基本文本文件，其中包含这样的数据(在file.txt中):OgId|^|ItemId|^|segmentId|^|Sequence|^|Action|!|4295877341|^|136|^|4|^|1|^|I|!|4295877346|^|136|^|4|^|1|^|I|!|4295877341|^|138|^|2|^|1|^|I|!|4295877341|^|141|^|4|^|1|^|I|!|4295877341|^|143|^|2|^|1|^|I|!|4295877341|^|145|^|14|^|1|^|I|!|123456789|^|145|^|14|
是否可以在连续的reducer和mapper之间共享一个值？或者是否可以将第一个reducer的输出存储到内存中，第二个mapper可以从内存中访问它？问题是，我写了一个链式mapreducer，比如Map1->Reducer1-->Map2-->Reducer2。Map1和Map2正在读取相同的输入文件。Reduce1正在导出一个值，假定“X”作为其输出。我需要“X”和Map2的输入文件。我们如何在不读取Reduce1的输出文件的情况下执行此操作？是否可以将“X”存储在内存中以供Mapper2访问？ 最佳答案 每个作业都相互独立，
我正在尝试对存储在Amazons3存储桶中的文本文件运行MapreduceWordCount作业。我已经为mapreduce框架设置了与Amazon通信所需的所有必需的身份验证，但我继续运行此错误。知道为什么会这样吗？13/01/2013:22:15ERRORsecurity.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionas:rootcause:org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:s3://name-bucket/test.txtExc
我有一个reduce函数，我想在处理一些'n'个键后停止reduce函数。我已经设置了一个计数器以在每个键上递增，并在满足条件的情况下从reduce函数返回。这是代码publicclasswordcount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();privateIntWritableleng=newIntWritable();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,C
当我尝试在Hadoop集群上运行map/reduce作业而不指定任何输入文件时，出现以下异常:java.io.IOException:Noinputpathsspecifiedinjob好吧，我可以想象在没有输入文件的情况下运行作业确实有意义的情况。生成测试文件就会这样。有可能用Hadoop做到这一点吗？如果没有，您是否有生成文件的经验？有没有更好的方法然后将虚拟文件与集群上的一条记录一起用作生成作业的输入文件？ 最佳答案 文件路径与基于FileInputFormat的输入相关，如SequenceInputFormat等。但是从hb
我正在使用一个包含4个MapReduce步骤的程序。我第一步的输出是:idvalue1202339436我有大约1,000,000个ID，在第二步中我必须对值进行排序。这一步的输出:idvalue4361203923如何在mapreduce中对数据进行排序？我需要使用terasort吗？如果是，我如何在程序的第二步使用terasort？谢谢。 最佳答案 如果你想根据value's排序，让它成为keyinmap函数。即idvalue120233943653map函数中的(值)(键)outputwillbekeyvalue3532932
