在下面的字数统计示例中:(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)Hadoop的reducer函数会收集所有5个键为“Hello”的元素，然后在reducer函数中进行聚合。但是在Spark中，实际上是每次减少2个元素。比如把第一个和第二个(Hello,1)组合成(Hello,2)，把第三个和第四个(Hello,1)组合成(Hello,2)……等等(当然，真实情况可能是在不同的顺序)。那么有专门的术语来描述Spark中使用的这种计算方法吗？谢谢! 最佳答案 它不一定以这种方式聚合值。您

我正在尝试计算hadoop独立设置中的平均数字。我无法运行该程序。但是程序编译没有任何错误，并且还创建了jar文件。我想我正在使用正确的命令在hadoop设置中执行程序。有人请查看我的代码并告诉我是否有任何问题。这是我的代码importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.ap

我是Hadoop新手。我正在尝试使用以下代码读取HDFS上的现有文件。配置似乎文件和文件路径也是正确的。-publicstaticclassMapextendsMapper{privatestaticTextf1,f2,hdfsfilepath;privatestaticHashMap>friendsData=newHashMap();publicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException{Configurationconf=context.getConfiguration();Pathpath=newPath("hdfs://cshadoop

作者推荐【二叉树】【单调双向队列】LeetCode239:滑动窗口最大值本文涉及的基础知识点C++算法：滑动窗口总结题目给你一个字符串s、一个字符串t。返回s中涵盖t所有字符的最小子串。如果s中不存在涵盖t所有字符的子串，则返回空字符串“”。注意：对于t中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于t中该字符数量。如果s中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。示例1：输入：s=“ADOBECODEBANC”,t=“ABC”输出：“BANC”解释：最小覆盖子串“BANC”包含来自字符串t的‘A’、‘B’和‘C’。示例2：输入：s=“a”,t=“a”输出：“a”解释：整个字符串s是最小覆盖

我在文本文件中有大量数据(1,000,000行)。每行有128列。现在我正在尝试用这个大数据构建一个kd树。我想使用mapreduce进行计算。针对我的问题的蛮力方法:1)编写一个mapreduce作业来查找每一列的方差并选择方差最高的列2)将(列名，方差值)作为输入编写另一个mapreduce作业将输入数据分成两部分。对于给定的列名，第1部分包含所有值小于输入值的行，第二部分包含大于输入值的所有行。3)对于每个部分重复步骤1和步骤2，继续该过程，直到每个部分剩下500个值。列名称、方差值构成我的树的单个节点。因此，对于高度为10的树，我需要使用蛮力方法运行1024个mapreduce

我正在尝试使用Apachespark加载一个文件，并将该文件分发到我集群中的多个节点，然后聚合结果并获取它们。我不太明白该怎么做。根据我的理解，reduce操作使Spark能够组合来自不同节点的结果并将它们聚合在一起。我的理解正确吗？从编程的角度来看，我不明白我将如何编写这个reduce函数。我究竟如何将主数据集分成N个部分，并使用转换列表要求它们并行处理？reduce应该接受两个元素和一个将它们组合起来的函数。这两个元素应该是Spark上下文中的RDD，还是可以是任何类型的元素？另外，如果你有N个不同的分区并行运行，如何减少将它们的所有结果聚合为一个最终结果(因为reduce函数只聚

我正在尝试在AWSEMR上运行字数统计示例，但是我很难在集群上部署和运行jar。这是一个自定义的字数统计示例，我在其中使用了一些JSON解析。输入在我的S3存储桶中。当我尝试在EMR集群上运行我的作业时，我收到错误消息，即在我的Mapper类中找不到主要功能。互联网上到处都是字数统计示例mapreduce作业的代码就像他们创建的一样，三个类，一个扩展Mapper的静态映射器类，然后是扩展Reducer的reducer，然后是包含作业配置的主类，所以我不确定为什么会看到错误。我使用Maven程序集插件构建我的代码，以便将所有第三方依赖项包装在我的JAR中。这是我编写的代码packagec

最近遇到一个问题WillallHivequeriesbeconvertedintomapandreducejobs?我知道Hive查询被转换为一系列MapReduce作业。我不是在谈论在Hive中调用外部脚本。是否存在不需要reduce作业且Hive可以通过Map作业本身获得结果的情况。你有什么想法？ 最佳答案 是的。这仅取决于您正在运行的作业类型。例如，如果您有一个具有架构(姓名、ID、部门)的员工表。以下查询运行仅map作业。Mapper从配置单元表中接收(Name,id,department)作为值，并发出Name和Nullw

我运行的大多数查询都采用这种格式:SELECTCOUNT(*),A.a1FROMAWHEREA.a2='x'GROUPBYA.a1A表是一个包含csv文件的hdfs文件夹。因为hive慢得离谱，我如何在map-reduce中实现这个查询？谢谢 最佳答案 您的SQL查询可以映射到MapReduce的HelloWorld等效项:WordCount。我怀疑自定义实现是否可以比Hive(编译为MapReduce)快得多，但这是如何做到的:TextInputFormat->(pos,line)(pos,line)->Mapper:解析/标记行

我有一个集群配置。主人(也是奴隶)两个奴隶复制因子=1我将一个~9GB的文件movies.txt复制到hdfs中:hadoopdfs-copyFromLocalmovies.txt/input/我观察到一半的block被保存到Master，另一半分布在两个slave上。然后我想到使用以下方法格式化hadoop_stores:stop-all.shrm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatsshslave1rm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatexitsshslave2rm-rf{hadoop_store}/