我正在尝试编写一个可以读取输入文件并将输出写入另一个文本文件的MapReduce程序。我打算为此使用BufferedReader类。但我真的不知道如何在MapReduce程序中使用它。有人能给我一段代码吗？附言我对Hadoop和MapReduce编程完全陌生。所以请多多包涵。提前谢谢你。 最佳答案 下面的代码可以帮助您从HDFS读取文件并在控制台中显示内容importjava.io.BufferedReader;importjava.io.InputStreamReader;importorg.apache.hadoop.conf.

我是hadoop的新手。我有一个MapReduce作业，它应该从Hdfs获取输入并将reducer的输出写入Hbase。我还没有找到任何好的例子。这是代码，运行这个例子的错误是Typemismatchinmap,expectedImmutableBytesWritablerecievedIntWritable.映射器类publicstaticclassAddValueMapperextendsMapper{/*input*output*/publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,In

我只是想让Hadoop在我的笔记本电脑上以独立模式运行64位Windows7。我已经在默认文件夹(c:\cygwin)中安装了Cygwin1.7。我在文件夹c:\jdk1.7.0_03中有最新的JDK，并设置了JAVA_HOME环境变量。当我尝试从cygwin提示符运行以下命令时:$bin/hadoopjarhadoop-examples-*.jargrepinputoutput'dfs[a-z.]+'这是我得到的错误:12/03/1719:08:43WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourpla

我卡住了几天，因为我想根据我在hive上的查询创建一个自定义的mapreduce程序，谷歌搜索后我发现的例子不多，我仍然对规则感到困惑。创建自定义mapreduce程序的规则是什么，mapper和reducer类如何？谁能提供解决方案？我想用Java开发这个程序，但我仍然卡住了，然后在收集器中格式化输出时，如何在mapper和reducer类中格式化结果？有人想给我一些关于这类东西的例子和解释吗？ 最佳答案 基本上有两种方法可以将自定义映射器/缩减器添加到配置单元查询。使用转换SELECTTRANSFORM(stuff1,stuff

任何人都可以解释一下hadoop中的二次排序是如何工作的吗？为什么必须使用GroupingComparator以及它在hadoop中如何工作？我浏览了下面给出的链接，对groupcomapator的工作原理产生了疑问。任何人都可以向我解释分组比较器的工作原理吗？http://www.bigdataspeak.com/2013/02/hadoop-how-to-do-secondary-sort-on_25.html 最佳答案 我发现借助图表很容易理解某些概念，这当然是其中之一。假设我们的二次排序是基于由姓氏和名字组成的复合键。有了复

我想知道为什么在二级mapreduce中使用分组比较器。根据二次排序的最终指南示例我们希望键的排序顺序是按年份(升序)然后按温度(降序):190035°C190034°C190034°C...190136°C190135°C通过设置分区器按键的年份部分进行分区，我们可以保证同一年的记录进入同一个reducer。这仍然不足以实现我们的目标，但是。分区器确保只有一个reducer接收所有记录一年;它不会改变reducer在分区内按键分组的事实。既然我们已经编写了自己的分区器来处理映射到特定reducer的输出键，那么我们为什么要对它进行分组。提前致谢 最佳答案

在Hadoop中，reduce任务什么时候开始？它们是否在一定比例(阈值)的映射器完成后开始？如果是这样，这个阈值是固定的吗？通常使用什么样的阈值？ 最佳答案 reduce阶段有3个步骤:shuffle、sort、reduce。Shuffle是reducer从每个mapper收集数据的地方。这可能在映射器生成数据时发生，因为它只是数据传输。另一方面，排序和归约只能在所有映射器完成后才能开始。您可以通过查看reducer完成百分比来判断MapReduce在做什么:0-33%表示它在做shuffle，34-66%是排序，67%-100%

在MapReduce编程中，reduce阶段有洗牌、排序和reduce作为其子部分。排序是一项代价高昂的事情。在MapReduce编程中，reducer中的洗牌和排序阶段的目的是什么？ 最佳答案 首先shuffling是将数据从mappers传输到reducers的过程，所以我认为这对reducers来说是必要的，否则他们将无法有任何输入(或来自每个映射器的输入)。洗牌甚至可以在映射阶段完成之前开始，以节省一些时间。这就是为什么本地图状态尚未达到100%时，您会看到减少状态大于0%(但小于33%)的原因。排序为reducer节省时间

我想做的是查询联系人的AndroidContentProvider。返回的Cursor包含一个联系人的多个副本，其中他们可能有多个号码注册到他们的contact_id)到目前为止，我已经查询了数据库，并且正在遍历游标行。我map()这些行并将它们转换为ValueObjects接下来我想遍历所有VO列表并合并具有相同contact_id的那些(VO将存储一个标签和数字数组)但是，我被卡住了，我不知道如何执行最后一部分，我如何循环遍历ValueObjects列表，将重复项合并为一个，然后处理不需要的。这是ContentProvider返回的Cursor示例:86{_id=5190conta

n以内能被m整除的数的和、积最初版本计算指定数字内所有偶数的和n=int(input("请输入指定的n："))i=0mysum=0whilei对于两行输出代码：第一行代码使用了f-string，语法形式为在字符串前加上字母f，然后使用花括号{}括起来的变量名或表达式，就可以在字符串中插入变量的值。在这个例子中，f-string会将变量n和mysum的值插入到字符串中。第二行代码使用了字符串的format()方法，它可以用来替换字符串中的占位符。在这个例子中，字符串中的占位符是{0}和{1}，分别对应format()方法的第一个参数和第二个参数。在format()方法中，可以按照顺序传递参数值，