您好，当我使用hadoopjar..args..提交我的jar以进行map-reduce作业时，我想知道如何部署非jar文件。对于hadoop流，有--file选项来发送文件，对于spark，我们有--files但我在文档中找不到这样的选项。在提交hadoopmap-reduce作业时，是否可以将非jar文件与我的jar一起发送？ 最佳答案 Applicationscanspecifyacommaseparatedlistofpathswhichwouldbepresentinthecurrentworkingdirectoryof
环境:Hadoop3.0.01个NameNode，5个DataNode我在mapred-site.yml上配置如下限制同时运行3maptask:mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum3Themaximumnumberofmaptasksthatwillberunsimultaneouslybyatasktracker.mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum3Themaximumnumberofreducetasksthatwillberunsim
以下用例:我对.gz压缩大小约为500GB的数据运行配置单元查询:selectcount(distinctc1),c2fromt1groupbyc2;此查询产生约2800个映射作业和约400个缩减作业。在设置具有20个实例(每个160GB实例存储)的Hadoop集群时，该工作将停止在97%map和21%reduceprogress，然后回落到94%map和19%reduceprogress，然后就没有任何进展了。我认为这是因为HDFS的磁盘空间已达到使用限制。也许我可以在当天晚些时候提供异常消息。如何:有没有办法根据正在处理的数据的输入大小粗略地预先计算所需的HDFS磁盘空间？请记住，
所以这一直让我很困惑。我不确定map-reduce究竟是如何工作的，而且我似乎迷失在确切的事件链中。我的理解:MasterChunks文件并将它们作为(K1,V1)交给映射器Mappers将获取文件并执行Map(K1,V1)->(K2,V2)并将此数据输出到单独的文件中。这就是我迷路的地方。那么这些单独的文件是如何合并的呢？如果每个文件中的key重复怎么办？谁在进行合并？是主人吗？如果这一步所有的文件都进入Master，会不会是一个巨大的瓶颈？是否全部合并到一个文件中？现在文件重新分块并交给reducer了吗？或者，如果所有文件都直接转至reducer，那么在流程结束时(K3,V3)文
原来的Map-Reduce执行链是:InputSplits-->Mapper-->[Sorting/Shuffling等]-->Reducer-->...现在我不希望输入拆分先到达映射器，而是转到其他一些新阶段(例如，我们可以将其称为预映射器，此类将由我自己创建)。所以新顺序将是:InputSplits->Pre-Mapper->Mapper->...我目前正在阅读源代码。但是，我仍然找不到任何线索(我应该接触哪些类(class))。欢迎任何建议。非常感谢:) 最佳答案 也许你应该看看链接映射器:ChainMapper
有没有办法跳过单个失败的map作业而不是杀死整个作业？我有数以千计的map作业都运行良好，总是有这个烦人的最后一个map作业会永远耗费并最终杀死这个大作业。有没有办法设置像“失败时忽略”这样的一般设置或可以忽略的map百分比？我不是在寻找100%数据的完美结果，95%的良好估计就完全足够了。 最佳答案 您可以使用mapred.max.map.failures.percent(新版本2.1.0中的mapreduce.map.failures.maxpercent)和mapred.max.reduce.failures.percent属
我是Hadoop新手，既然map节点和reduce节点之间的数据传递可能会降低MapReduce的效率，为什么不把maptask和reducetask放在同一个节点？ 最佳答案 实际上，如果数据太“小”，您可以在同一个JVM中运行map和reduce。这在Hadoop2.0(又名YARN)和现在称为Ubertask中是可能的。来自伟大的“Hadoop:权威指南”一书:Ifthejobissmall,theapplicationmastermaychoosetorunthetasksinthesameJVMasitself.Thish
我在python中为字数统计程序编写了映射器和缩减器，效果很好。这是一个示例:echo"hellohelloworldherehellohereworldherehello"|wordmapper.py|sort-k1,1|wordreducer.pyhello4here3world2现在，当我尝试提交一个大文件的hadoop作业时，出现错误hadoopjarshare/hadoop/tools/sources/hadoop-*streaming*.jar-filewordmapper.py-mapperwordmapper.py-filewordreducer.py-reducerw
论文链接LOAM:LidarOdometryandMappinginReal-time0.Abstract提出了一种使用二维激光雷达在6自由度运动中的距离测量进行即时测距和建图的方法距离测量是在不同的时间接收到的，并且运动估计中的误差可能导致生成的点云的错误配准本文的方法在不需要高精度测距或惯性测量的情况下同时实现了低漂移和低计算复杂性关键思想是将同时定位和建图的复杂问题划分为两个算法一个算法以高频率进行测距，但精度较低，用于估计激光雷达的速度另一个算法以数量级较低的频率进行精准匹配和点云配准1.Intro使用激光雷达进行地图绘制很常见，因为激光雷达可以提供高频测量范围，在测量距离时误差相对
如何转换hadoop的Configurationconf至Map？我有一个将Map作为参数的方法，我想将Configurationconf传递给它，那么如何在两者之间转换？ 最佳答案 您可以使用Configuration提供的迭代器并构建map。Configurationconfiguration=newConfiguration();Mapmap=newHashMap();Iterator>iterator=configuration.iterator();while(iterator.hasNext()){Map.Entryen
