我已经实现了一个简单的Mapreduce应用程序来检测最长的单词。作业执行成功。但是现在我想知道在reducer中使用局部变量来保持Max长度是否正确？由于分布式环境中可能有多个reducer，并且它们不共享该变量的值。这是一个正确的假设吗？在分布式环境中，当有独立的reducer时，输出会受到怎样的影响？我正在使用自定义比较器，因此单词首先按长度排序，而不是按值排序。每个MR阶段的输出如下所示:MapperOutput:ByeByeBye9HelloHelloHe22215HelloHelloHe22215HelloHelloHe33315HelloHelloHe33315Hello
在Uni学习大数据，我对MapReduce的话题有点困惑。我想知道有多少reducer可以同时运行。例如，假设我们有864个reducer，有多少可以同时运行？ 最佳答案 所有这些都可以同时运行，这取决于集群的状态(健康，即没有rouge/bad节点)，集群的容量是多少以及集群的空闲程度。如果有其他MR作业在同一个集群上运行，那么在864个reducer中只有少数会进入运行状态，一旦容量空闲，另一组reducer将开始运行。还有一种情况有时会发生，当您的reducer/mapper不断相互抢占并占用整个内存时。在大多数情况下，作业都
我有一个映射器，它输出句子中的每个字母，这是键，数字1作为它的值。例如，我的映射器将“你好吗”输出为H1o1w1a1r1e1y1o1u1我的reducer接受它并使用1来计算每个字母的出现次数。例如，它会输出字母“o”作为键，输出2作为它的值，因为它出现了两次。我的问题是我想计算每个字母在句子中出现的频率。为此，我需要访问句子中字母的总数(映射器输出的数量)。我是mapreduce的新手，所以我不确定最好的方法。 最佳答案 假设您的映射器正在获取一个完整的句子，您试图在其中找到频率并且您正在使用JavaAPI，您可以通过contex
为什么在hadoop中进行totaltotalorder分区？。哪些场景需要进行全序划分？我的理解是在多个reducer之后，每个reducer结果都会被key排序。那么为什么我们需要进行总订单划分。如果您可以分享任何图形代表，那就太好了。例子？ 最佳答案 总顺序分区将在所有reducer中按键对输出进行排序。这允许您组合多个reducer的输出并仍然获得排序的输出。下面的简单示例:没有总订单划分reducer1'soutput:(a,val_a)(m,val_m)(x,val_x)reducer2'soutput:(b,val_b
我正在尝试以分布式方式(使用3台计算机的集群)运行ApacheHadoop2.65，并且我想决定映射器和缩减器的数量。我正在使用复制数为1的HDFS，我的输入是3个文件(表)。我想调整数据在系统中的流动方式，为此，我想通过以下方式获得一些帮助吗？以及如何以及在哪里可以更改它？HDFS的复制-我可以干扰HDFS的复制方式吗？例如，确保每个文件存储在不同的计算机上？如果可以，我可以选择哪个它将存储在计算机上吗？映射器数量-我可以更改映射器或输入拆分的数量吗？我知道这取决于输入拆分的数量和block大小。它在网上说我可以通过更改以下参数来做到这一点，但我不知道在哪里？-Dmapred.map
我正在使用一个10节点HDP集群，我试图在Bash上使用shell脚本运行一个简单的WordCount作业。下面是我正在使用的命令行参数。yarnjar/usr/hdp/2.6.5.0-292/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.7.3.2.6.5.0-292.jar\-mapper'wc-l'\-reducer'./reducer_wordcount.sh'\-file/home/pathirippilly/map_reduce_jobs/shell_scripts/reducer_wordcount.sh\-numReduceTasks1\-in
在我的单机上进行本地开发时，我相信reducer的默认数量是6。在特定的MR步骤中，我实际上将数据分成n个分区，其中n可以大于6。根据我的观察，看起来实际上只有6个分区得到处理，因为我只看到6个特定分区的输出。几个问题:(a)是否需要将reducer的数量设置为大于分区的数量？如果是这样，我可以在运行Mapper之前/期间/之后执行此操作吗？(b)为什么其他分区没有排队？有没有办法等待一个reducer处理完一个分区，然后再处理另一个分区，这样无论reducer的实际数量是否小于分区数量，都可以处理所有分区？ 最佳答案 (a)不可以
我只是在使用3机集群测试字数统计示例。我的代码与thisexample相同除了以下内容:我在“output.collect(key,newIntWritable(sum))”行之前的reducer代码中添加了两行代码:System.out.println(key);key.set(key+"-KeyinReducer");然后我检查我的reducer日志(最后8K，我发现了这个:3M3WI-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WIG-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WL-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WNWPLG-K
假设我有两个数据集:helloworldbyeworld和helloearthnewearth并且我想运行一个没有指定映射器类或化简器类的map-reduce任务，因此将调用默认的映射器和化简器——它们都是恒等函数。当我运行该作业时，输出为::0helloworld0helloearth12newearth12byeworld我很困惑为什么key像0和12？!当我在main()::中注释掉这些行时，我只是使用了默认的映射器和缩减器//job.setMapperClass(Map.class);//job.setCombinerClass(Reduce.class);//job.setR
当项目基于键映射到reducer时，单个reducer会收到一个包含单个键的列表，还是reducer包含散列到该reducer的所有键？例子:我有7个正在映射的唯一ID。当我编写我的reduce方法时，我是否可以假设当我遍历列表中的所有元素时我将只有1个唯一ID？或者我可以在一个reducer中有多个id吗？ 最佳答案 每次调用reduce()将有一个键和一个或多个值。这从Map.reduce()方法的签名中可以明显看出:reduce(KEYINkey,Iterablevalues,Contextcontext)一些例子:如果您的映
