当执行Hive查询时，执行了多少个映射器/缩减器或当执行一个Hive查询时，如何确定将如何执行映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器的数量取决于作业客户端计算的输入分割数。Hive查询就像一系列Mapreduce作业。如果您编写一个简单的查询，例如selectCount(*)fromEmployee，则只会执行一个Mapreduce程序。如果你给出一个包含大量聚合和连接等的复杂查询，将执行一系列MapReduce程序，这些程序使用早期MR阶段的输出作为下一个MR阶段的输入，最终结果将转储到HDFS。reducer的数量可以由开发人员在H

我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task

我搜索了一段时间，发现使用hadoop2+yarn的MapReduce集群每个节点具有以下数量的并发映射和减少:并发映射#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb并发减少#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.reduce.memory.mb但是，我设置了一个包含10台机器的集群，配置如下:'yarn_site'=>{'yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores'=>'32','yarn.nodemanager.resou

我在6个节点的hadoop集群上运行MapReduce作业，配置了4个映射任务和10个缩减任务。Mapper/Reducer在增加map/reduce任务数量时失败很多，如下所示，我遇到以下错误:标准错误日志java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode143atorg.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:362)atorg.apache.hadoop.streamin

我正在使用Hadoop完成一项大学作业，我的代码可以正常工作，但是我遇到了一个小问题。我正在尝试将reducer的数量设置为19(如文档所建议的那样为0.95*capacity)。但是，当我在任务跟踪器中查看我的工作时，它显示总共有1个reducer。System.err.println("here");job.setNumReduceTasks(19);System.err.println(job.getNumReduceTasks());预期产量:here19但在最终输出中我得到:12/05/1611:10:54INFOmapred.JobClient:Data-localmapt

我有8台从属计算机和1台运行Hadoop(ver0.21)的主控计算机当我在10GB数据上运行MapReduce代码时，集群的一些数据节点突然断开连接在所有映射器完成并处理了大约80%的缩减器后，随机将一个或多个数据节点从网络中断开。然后其他数据节点开始从网络中消失，即使我在发现某些数据节点断开连接时终止了MapReduce作业也是如此。我尝试将dfs.datanode.max.xcievers更改为4096，关闭所有计算节点的防火墙，禁用selinux并将文件打开数限制增加到20000但它们根本不起作用......有人有解决这个问题的想法吗？以下是mapreduce的错误日志12/0

我有一个在hadoop上运行的应用程序。如何将对象传递给映射器和缩减器以处理数据。例如，我声明了一个FieldFilter对象来过滤在映射器中处理的行。过滤器包含许多由用户指定的过滤规则。所以，我想知道如何将过滤器和规则传递给Mappers和Reducers？我的想法是将对象序列化为字符串，通过配置传递字符串，然后通过字符串重新构造对象。但是好像对我不好!还有其他方法吗？谢谢!publicclassFieldFilter{privatefinalArrayListrules=newArrayList();publicFieldFilteraddRule(FieldFilterRule.

我试图在Hadoop中做一些简单的事情，发现在编写映射器和缩减器时，到处都被定义为静态的。我的任务将被分解成几个map零件和一个finalreduce.如果我想在其他工作中重用我的一个映射器怎么办？如果我将映射器类定义为内部static我可以在其他工作中使用它吗？此外，重要的问题可能需要更多和复杂的映射器，因此在维护时将它们全部放在一个巨大的文件中会变得很糟糕。有什么方法可以让映射器和缩减器作为常规类(甚至可能在单独的jar中)而不是作业本身？ 最佳答案 您的问题是类必须是静态的，可以是静态的，还是可以是内部的，或者应该是内部的？H

我有两个单独的java类来执行两个不同的mapreduce作业。我可以独立运行它们。对于这两个作业，它们所操作的输入文件是相同的。所以我的问题是是否可以在一个java类中定义两个映射器和两个缩减器，例如mapper1.classmapper2.classreducer1.classreducer2.class然后点赞job.setMapperClass(mapper1.class);job.setmapperClass(mapper2.class);job.setCombinerClass(reducer1);job.setCombinerClass(reducer2);job.set

在MapReduce框架中，一个reducer用于映射器生成的每个键。因此您会认为在HadoopMapReduce中指定Reducers的数量没有任何意义，因为它取决于程序。但是，Hadoop允许您指定要使用的reducer的数量(-Dmapred.reduce.tasks=#ofreducers)。这是什么意思？reducer数量的参数值是否指定有多少机器资源进入reducer，而不是实际使用的reducer的数量？ 最佳答案 onereducerisusedforeachkeygeneratedbythemapper此评论不正确