我是HadoopMap/Reduce的新手。我正在尝试编写一个Map/Reduce作业来查找n个进程所花费的平均时间，给定如下输入文本文件:ProcessNameTimeprocess110process220processn30我看了几个教程，但仍然无法透彻理解。我的mapper和reducer类应该如何解决这个问题？我的输出始终是文本文件还是可以将平均值直接存储在某种变量中？谢谢。 最佳答案 您的映射器读取文本文件并在每一行上应用以下映射函数map:(key,value)time=value[2]emit("1",time)所有

我正在阅读Hadoop-权威指南，我遇到了这些行:NormalizationposesproblemsforMapReduce,sinceitmakesreadingarecordanonlocaloperation,andoneofthecentralassumptionsthatMapReducemakesisthatitispossibletoperform(high-speed)streamingreadsandwrites.谁能用通俗易懂的语言解释一下这些行的实际含义？我知道什么是规范化。它是如何使读取记录成为非本地的手术？非本地操作引用hadoop是什么意思？

背景:我正在分析AWSHadoop作业在各种集群配置上的性能，一些Hadoop计数器令人困惑。问题:“所有map在占用槽中花费的总时间”和“所有maptask花费的总时间”有什么区别？(减少相同的问题)。为简单起见，我们称这些计数器为mapO、mapT、redO和redT。这是我在三种不同的配置中看到的(每种配置都有不同数量的核心/从节点):1)对于AWS/EMR作业(Hadoop2.4.0-amzn-3)，mapO/mapT的比率始终为6.0，redO/redT的比率始终为12.0。2)对于使用实例存储的手动安装的Hadoop(Hadoop2.4.0.2.1.5.0-695)，map

我正在使用hadoop1.0.3运行mapreduce作业。我有一个3节点集群设置。问题是我在/conf/mapred-site.xml中将属性mapred.map.tasks设置为20，但是当我运行该作业并使用以下网页访问集群信息时，hadoop仅显示6个maptask:50030。我已经在集群中的所有节点上编辑了上述配置文件。请帮忙。问候，莫辛 最佳答案 正如miguno所说，Hadoop只将mapred.map.tasks的值视为提示。也就是说，当我在使用MapReduce时，我能够通过指定最大计数来增加映射计数。这可能不适合

希望你能帮助我。我有一个关于hadoopmap-reduce的令人头疼的问题。我一直在hadoop1.0.3版的map-reduce上成功使用“-files”选项。但是，当我使用“-archives”选项时，它会复制文件，但不会解压缩它们。我错过了什么？文档说“Archives(zip,tarandtgz/tar.gzfiles)areun-archivedattheslavenodes"，但这不是我所看到的。我创建了3个文件-一个文本文件“alice.txt”、一个压缩文件“bob.zip”(包含b1.txt和bdir/b2.txt)和一个tar文件“claire.tar”(包含c1

我目前正在练习Map-reduce(Hadoop2.2)，需要您在其中一个概念上的帮助。我有一个用例，我想使用两个作业来完成。我希望将job1的输出写入分布式缓存，并将其作为输入传递给第二个作业。基本上我想避免将第一个作业的输出写入文件，从而导致开销。用例输入:歌曲文件-|编号|歌曲|输入||s1|歌曲1|古典||s2|歌曲2|爵士乐||s2|歌曲3|经典|.用户评分文件-|用户ID|歌曲编号|评分||u1|s1|7||u2|s2|5||u3|s2|9||u4|s1|7||u5|s5|5||u6|s1|9|注意:这两个文件都包含非常大的数据。用例描述:找出每首古典类型歌曲的平均评分。我

我正在运行一个hadoop流式mapreduce作业，它总共有26895个映射任务。但是，处理特定输入的任务总是失败。所以我设置了mapreduce.map.failures.maxpercent=1，想跳过失败的任务，但是作业还是没有成功。Kind%CompleteNumTasksPendingRunningCompleteKilledFailed/KilledTaskAttemptsmap100.00%26895002689418/44reduce100.00%100010/1我怎样才能跳过这个？ 最佳答案 同样有一个配置可用。

我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc

我尝试使用以下命令在生产环境中运行的MarkLogic服务器中使用MarkLogic内容泵导入文件。C:\Users\Admin\Desktop\mlcp-1.3-3\bin>mlcp.batimport-hostlocalhost-port8891-usernameadmin-passwordadmin-modelocal-input_file_typearchive-input_file_path/d:/NewFolder/输入文件路径同时包含二进制文件和XML文件。"D:\NewFolder\20150626200126+0800-000000-BINARY.zip""D:\Ne

我正在尝试在版本2.4.0上将一对rdd写入ElasticCloud上的ElasticSearch。我正在使用elasticsearch-spark_2.10-2.4.0插件写入ES。这是我用来写入ES的代码:defpredict_imgs(r):importjsonout_d={}out_d["pid"]=r["pid"]out_d["other_stuff"]=r["other_stuff"]return(r["pid"],json.dumps(out_d))res2=res1.map(predict_imgs)es_write_conf={"es.nodes":image_es,