输入数据集如下所示:colA,colB,colc,时间1,2,1,2012-12-2212:23:301,2,3,2012-12-2212:23:401,2,2,2012-12-2212:24:202,3,1,2012-12-2212:25:30并且输出将是下一次和当前时间的差值，即(时间+1-时间)。请查看输出列以获取更多信息。colA,colB,colc,时间,输出1,2,1,2012-12-2212:23:30,101,2,2,2012-12-2212:23:40,401,2,3,2012-12-2212:24:20,02,3,1,2012-12-2212:25:30,0非常感谢
我有几十张全天空图，每张二进制格式(FITS)大约600MB。对于每张天空图，我已经有几千个源位置的目录，即恒星、星系、radio源。对于每个来源，我想:打开全天map提取相关部分，通常不超过20MB对它们进行一些统计将输出汇总到目录中我想运行hadoop，可能通过streaming接口(interface)使用python来并行处理它们。我认为映射器的输入应该是目录的每条记录，然后python映射器可以打开全天空图，进行处理并将输出打印到stdout。这是一种合理的方法吗？如果是这样，我需要能够配置hadoop，以便将完整的天空map本地复制到正在处理其来源之一的节点。我怎样才能做到
你好，我发现mapreduce链有点问题。我必须形成这样的链映射器->reducer->映射器从我的第一个mapper到reducer的流程一直很好，这个reducer的输出数据不能正确地转到下一个mapper。这是我尝试过的一个简单的代码示例这是我的第一个映射器publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutputCollector,Reporterreporter)throwsIOException{StringmaxSalary=value.toString().split(",")[4];outputColle
我正在尝试使用PigStorage从hdfs加载一个csv文件，限制输出bt一条记录并转储。我的hdfs快照:我在一台从机上运行一个2节点集群，其中有1个主节点(NN和SecNN)和1个数据节点和作业跟踪器。我的pig脚本在数据节点上运行。使用根用户grunt>x=load'/user/hadoop/input/myfile.csv'usingPigStorage(',')as(colA:chararray);grunt>y=limitx1;grunt>dumpy;控制台日志:>HadoopVersionPigVersionUserIdStartedAtFinishedAt>Featu
我在hdfs中有一个输入文件夹，其中包含数千个HTML文件:/data/htmls/1/(HTMLfiles)/data/htmls/2/(HTMLfiles)../data/htmls/n/(HTMLfiles)我有一个java函数，它将HTML文件作为输入并对其进行解析，我想在映射器函数中读取这些HTML文件并将它们作为输入提供给解析器函数。因为输入文件是通过map函数逐行处理的，有没有办法处理HTML文件？ 最佳答案 我不确定它的效果如何，但是MahoutXmlInputFormat是一个体面的XML阅读器。您也许可以将其调整
我已经在我的机器上使用hartonworksmsionwindows配置了hadoop。当我运行run-somketest.cmd时出现以下错误java.net.ConnectException:CalltoDEV144/192.168.137.1:8020failedonconnectionexception:java.net.ConnectException:Connectionrefused:nofurtherinformationatorg.apache.hadoop.ipc.Client.wrapException(Client.java:1147)atorg.apache.
我在分布在多个文件夹中的网格上有map-reduce输出。每个文件的格式都是一样的。每个文件夹都有一堆文件:示例:/folderpath/folder1/part-r-00001到/folderpath/folder1/part-r-00100.../folderpath/foldern/part-r-00001到/folderpath/foldern/part-r-00100将内容组合在一起的最简单方法是什么，即将文件聚合到单个文件夹中(我想稍后使用)/folderpath/merged/part-r-0000*.../folderpath/merged/part-r-000n我可以
这是一个简单的Map-Reduce排序功能的MRJob实现。在beta.py中:frommrjob.jobimportMRJobclassBeta(MRJob):defmapper(self,_,line):""""""l=line.split('')yieldl[1],l[0]defreducer(self,key,val):yieldkey,[vforvinval][0]if__name__=='__main__':Beta.run()我使用文本运行它:112438424755610711可以使用:cat|pythonbeta.py现在的问题是假设键的类型为string(这里可能就
我在作业类中有一些映射类，有时我需要中断当前任务的执行(HadoopMap-Reduce框架为作业的InputFormat生成的每个InputSplit生成一个映射任务):publicstaticclassTestJobMapperextendsMapper{@Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{super.setup(context);//hereIwanttochecksomepredicate,andmaybebreakexecutionoftask//h
我在MR的驱动类中设置了3个reducer。这意味着将创建三个分区..但是mapper只发出两个唯一的键，比如male和female。在这种情况下，Reducer和reduce函数将运行多少次？ 最佳答案 你的问题有点含糊，但我可以对可能发生的情况提出两种解释:1。二级还原Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少所有女性结果Resucer3减少Reducer1和2的输出。2。拆分作业Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少了女性结果的前半部分Reducer3减少了女性结果的后半部分
