概览(简体):在我的NodeJS服务器中，我实现了以下GraphQL架构:typeItem{name:String,value:Float}typeQuery{items(names:[String]!):[Item]}客户端查询然后传递一个名称数组作为参数:{items(names:["total","active"]){namevalue}}后端API查询mysql数据库中的“total”和“active”字段(我的数据库表上的列)并减少响应，如下所示:[{"name":"total",value:100},{"name":"active",value:50}]我希望我的graph
概览(简体):在我的NodeJS服务器中，我实现了以下GraphQL架构:typeItem{name:String,value:Float}typeQuery{items(names:[String]!):[Item]}客户端查询然后传递一个名称数组作为参数:{items(names:["total","active"]){namevalue}}后端API查询mysql数据库中的“total”和“active”字段(我的数据库表上的列)并减少响应，如下所示:[{"name":"total",value:100},{"name":"active",value:50}]我希望我的graph
我有一个wordCount.java程序并修改它以支持多个映射器和缩减器，如下所示:publicclassWordCountextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(getConf(),w1_args.class);for(inti=0;i然后我编译并运行它:hadoopjarWordCount-1.0-SNAPSHOT.jarWordCount-m3-r15inputoutput它运行良好，当我检查输出目录时:$hdfsdfs-lso
我发现hadoopcdh4有一个奇怪的行为。在所有映射器完成之前，一些reducer已经完成。我认为所有的reducer(调用reduce())都必须等到映射器完成。这是一个hadoop错误吗？在他们的某些情况下，工作可能会以这种状态结束吗？我在这里缺少什么？ 最佳答案 有时，当作业趋于失败时，您会看到HadoopUI出现奇怪的行为。我认为你看到这个是因为你有一个任务失败或者可能更多，这是一些未能在UI中反射(reflect)出来。可能是由于tasktracker和jobtacker或内部计算之间的网络通信有些延迟(我不是很确定)。
我有一个非常简单的用例...基本上我有一个边缘列表，我试图将它转换成邻接列表..基本上srctargetabacbdbe等等..我要构建的是a[b,c]b[d,e]..andsoon..但时不时地..我碰到一个super节点..它有数百万条边..因此，由于这个stragglerreducer，只键入节点ID会导致MR执行不佳。我一直在努力了解分区程序..但我不知道如何在这里使用它？我该如何解决这个散兵游勇的问题？谢谢 最佳答案 我不明白你的目的是什么。你用什么来生成一个单一的输出文件？或者你想加快速度？如果你想获得单个输出文件，那么
所以我正在使用org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output包中的MultipleOutputs。我有一个reducer，它正在连接2个数据源并发出3个不同的输出。调用了55个reduce任务，平均每个任务需要大约6分钟来发出数据。有大约11分钟的异常值。所以我观察到，如果我评论实际输出发生的部分，即调用mos.write()(多输出)，那么平均时间减少到几秒，整个工作完成大约2分钟。我确实有很多数据要发送(大约40-50GB)。在考虑和不考虑压缩的情况下，我可以做些什么来加快速度。详细信息:我正在使用TextOutputFormat并提供一个hdfs路径
在mapreduce中，我想从程序日志中找出mappers和reducers的数量。作为输入，我将三个文件传递给程序，并将缩减器的数量明确设置为5(仅用于测试目的)。程序:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,Inter
我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn
我想知道如何设置数量NameNode数据节点映射器reducer在Hadoop的代码/配置中。 最佳答案 Namenode和DataNode数量由您的业务需求决定。您无需通过编程来设置它们。如果您需要可伸缩性，则必须了解HDFS联邦的概念。请参阅此文档page有关联邦的更多详细信息。Inordertoscalethenameservicehorizontally,federationusesmultipleindependentNamenodes/namespaces.TheNamenodesarefederated;theName
在hadoop中，假设节点的数量是固定的(在运行期间没有服务器崩溃)，如果我使用相同的分区器(例如，在映射输出的键上进行哈希分区)来分区映射器输出，并且我执行读取同一个数据集两次的作业。确定同一个key的数据会去同一个reducer吗？谢谢例如，我的map输出包含两行:键|值一个|任何东西乙|任何东西假设，我有两个reducer1和2。在第一次运行中，行“A|anything”进入reducer1，“B|anything”进入reducer2。如果我再次运行，是否有可能“A|anything”进入reducer2，而“B|anything”进入reducer1？谢谢!
