假设我想知道每个单词在某些文本中出现的次数。我的理解是，文本被分成多个部分，每个部分都传递给map。map然后会获取每个部分的单词出现次数，并将结果传递给reduce，如下所示:foreachwordwindocument:occurrences[w]+=1returnoccurrences然而，根据MapReducepaper和wikipedia,map只会为每个单词发出1，如下所示:foreachwordwindocument:emit(w,1)这与将文本部分直接传递给reduce基本上不是一回事吗，因为它无论如何都必须遍历每个单词？此外，只是为了确定。如果我想使用MapReduc
谁能告诉我如何在Eclipse的参数选项卡中设置HDFS文件路径。这样下面的代码就不会给出超出索引的异常。FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1])); 最佳答案 您需要使用运行配置。右键单击该程序，转到运行配置，使用java应用程序。选择正确的项目和带有main函数的正确程序后，您需要转到VMArguments并传递参数。
当我尝试在eclipseINDIGO中安装MAP-REDUCE插件时，出现以下错误截图:我已经安装了hadoop1.2.1。 最佳答案 您尝试使用的插件是使用Java8编译的，但您正在使用早期版本的Java运行Eclipse。您必须使用Java8运行Eclipse才能使用此插件。 关于eclipse-在eclipse中安装MAP-REDUCE插件时出错，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
我有一个迭代次数太多的循环和一个在Reducer函数中计算量很大的函数。while(context.getCounter(SOLUTION_FLAG.SOLUTION_FOUND).getValue()MAX_ITR是迭代次数-用户输入问题是当我在Hadoop集群上运行它时出现超时错误并且Reducer任务被终止17/05/0621:09:43INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1494129392154_0001_r_000000_0,Status:FAILEDAttemptID:attempt_1494129392154_0001_r_000000_0
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
我是Pig的新手，请多多包涵。我有两个具有相同模式的数据源:属性映射。我知道某些属性会有一个可识别的重叠属性。例如记录A:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["Oranges","Pizza"]}}记录B:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["BuffaloWings"]}}我想合并Name上的记录，这样:合并:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["Oranges",
互联网上有很多hadoop生态系统图片，所以我很难理解这些工具是如何协同工作的。例如在附图中，为什么pig和hive是基于mapreduce的，而其他工具如spark或storm基于YARN？你能解释一下吗？谢谢!BRhaddopecosystem 最佳答案 图片显示了MapReduce之上的Pig和Hive。这是因为MapReduce是Pig和Hive使用的分布式计算引擎。Pig和Hive查询作为MapReduce作业执行。使用Pig和Hive更容易，因为它们提供了更高级别的抽象来使用MapReduce。现在我们来看一下图中YAR
我使用hadoop3.1.0在Ubuntu上运行MapreduceWordCount程序，但它总是得到这个信息。我看到有人问这个类似question之前，但这行不通。我想知道我应该修改哪个文件，或者我错过了什么。我的java程序来自here.master@kevin-VirtualBox:~/MapReduceTutorial$$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCountry.jar/inputMapReduce/mapreduce_output_sales$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCo
我目前在MapReduce方面遇到了一些困难。我有以下数据集:1,John,Computer2,Anne,Computer3,John,Mobile4,Julia,Mobile5,Jack,Mobile6,Jack,TV7,John,Computer8,Jack,TV9,Jack,TV10,Anne,Mobile11,Anne,Computer12,Julia,Mobile现在我想应用带分组的MapReduce和聚合此数据集，以便输出不仅显示哪个人购买某物的次数，以及该人订购最多的产品是什么。所以输出应该是这样的:John3ComputerAnne3MobileJack4TVJulia
是否为失败的maptask调用了cleanup()方法？如果是这样，它如何确保“原子性”？在我的例子中，我正在映射器中准备一些统计信息，这些统计信息在cleanup()方法中写入数据库。在这种情况下，如果映射器在执行其输入拆分的过程中失败，清理方法会将till处理后的数据写入DB？这将导致不正确的统计信息，因为备用映射器尝试也会再次写入相同的数据。 最佳答案 根据您的映射器何时失败，可能会调用或不调用清理。例如，如果您的映射器在map方法中失败，则不会调用清理。但是，如果您的映射器在清理方法中失败，则清理已经被调用。如果映射器失败，
