我正在使用WordCount例如，在Reduce函数中，我需要获取文件名。publicstaticclassReduceextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{intsum=0;while(values.hasNext()){sum+=values.next().get();}Stringfilename=((FileSplit)(.getContext())
我编写了一个简单的mapreduce作业，它会从DFS中读取数据并在其上运行一个简单的算法。在尝试调试它时，我决定简单地让映射器输出一组键和值，而缩减器输出一组完全不同的键和值。我在单节点Hadoop20.2集群上运行这个作业。作业完成后，输出仅包含映射器输出的值，让我相信reducer没有运行。如果有人对我的代码产生这种输出的原因提供任何见解，我将不胜感激。我已经尝试将outputKeyClass和outputValueClass设置为不同的东西，以及将setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass设置为不同的东西。目前注释我们的代码部分是我正
我最近遇到了一个案例，其中Cassandra非常适合存储基于时间的事件，每个事件类型都有自定义的ttls(另一种解决方案是将它保存在hadoop中并手动进行簿记(ttls和其他东西，恕我直言，非常复杂想法)或切换到hbase)。问题是在没有Datastax企业版的情况下，cassandraMapReduce支持的开箱即用效果如何。他们似乎在CassandraFS上投入了很多，但我问自己是否正常的PigCassandraLoader得到积极维护并且实际上可以扩展(因为它似乎只是迭代切片中的行)。这是否适用于数百万行？ 最佳答案 您可以
MapReduce是一种最近似乎受到很大关注的模式，我开始在我的一个专注于事件处理管道(iPhone加速度计和GPS数据)的项目中看到它的体现。我需要为这个项目构建大量的基础设施，事实上它超过了与之交互的逻辑代码的2倍。我构建的一些组件包括EventProcessors(带有输入和输出缓冲区、计时等)、EventListeners、聚合器和分阶段管道。这让我想到了mapreduce所需的“通用”基础设施是什么。由于我经常使用.Net，我可以看到框架和语言结构中内置的映射减少基础设施。函数式语言本身就支持这种范式。似乎每种语言都可以与mapreduce一起使用。甚至还有围绕该概念构建的语
我在大学的讲师说，(Hadoop)reduce操作只有在所有map操作完成后才能开始。这与明显有时显示的map-reduce流操作的输出形成对比:map80%reduce13%map80%reduce27%andthenmap100%reduce27%..map100%reduce100%(我家里有一个mapreduce三节点集群，我已经运行了一些流媒体作业)。鉴于我的讲师知道他在说什么，输出意味着什么？当reduce已启动但map未完成时，作业处于什么状态？ 最佳答案 Reduce阶段有3个步骤:1)复制(数据到reducers)
我正在阅读Hadoop:Thedefinitiveguide3rdedtition通过汤姆怀特。它是了解Hadoop内部结构的极好资源,特别是Map-Reduce我感兴趣的。从书中，(第205页):洗牌和排序MapReduce保证每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的过程——并将map输出作为输入传输到reducer——被称为shuffle。我由此推断，key在发送到reducer之前是经过排序的，说明job的map阶段的输出是排序的。请注意:我不称之为映射器，因为映射阶段包括映射器(由程序员编写)和MR框架的内置排序机制。map侧每个映射任务都有一个循环内存缓冲区，它将输
我现在有一个可怕的问题。当我在hadoop中运行作业时，map进程正常，达到100%，没有发生任何故障。然而，当reduce进程运行时，它在达到67%时停止了。这很奇怪。我是hadoop的新手，在网上搜索了很多资料，但现在仍然很困惑。下面是一段输出。13/10/2521:40:00INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:213/10/2521:40:01INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_201310252001_000313/10/2521:40:02INFOmapred.JobClie
我正在使用Hadoop分析分布非常不均匀的数据。有些键有数千个值，但大多数只有一个。例如，与IP地址相关联的网络流量会有许多数据包与一些多话的IP相关联，而只有少数数据包与大多数IP相关联。另一种说法是Giniindex非常高。为了有效地处理这个问题，每个reducer应该获得一些高容量键或大量低容量键，以便获得大致均匀的负载。如果我正在编写分区过程，我知道我将如何做到这一点:我将采用keys的排序列表。(包括所有重复键)由映射器生成以及缩减器的数量N并把拆分放在split[i]=keys[floor(i*len(keys)/N)]reduceri会得到keyk这样split[i]对于
根据Hadoop:TheDefinitiveGuide.ThenewAPIsupportsbotha“push”anda“pull”styleofiteration.InbothAPIs,key-valuerecordpairsarepushedtothemapper,butinaddition,thenewAPIallowsamappertopullrecordsfromwithinthemap()method.Thesamegoesforthereducer.Anexampleofhowthe“pull”stylecanbeusefulisprocessingrecordsinba
我是Hadoop的新手，目前分配给我的项目是“实现高级作业控制框架以帮助链接多个Map-Reduce作业，即调查/改进现有的org.apache.hadoop.mapred.jobcontrol包。”此项目列在随机想法下的项目建议页面上http://wiki.apache.org/hadoop/ProjectSuggestions#research_projects我的困惑是，我是否必须构建Oozie的高级版本(我认为这是一个链接多个作业的作业控制框架)或类似的东西，或者这是否意味着完全不同的东西。我错过了什么？ 最佳答案 看起来您
