我能否通过将输入数据拆分为更小的block来增加我的hadoopmap/reduce作业的执行时间？第一个问题:例如，我有1GB的输入文件用于映射任务。我的默认block大小是250MB。所以只有4个映射器将被分配来完成这项工作。如果我将数据分成10block，每block为100MB，那么我有10个映射器来完成这项工作。但是这样每一个splitpiece都会在存储中占用1个block，也就是说每个splitdatablock会浪费150MB。如果我不想更改存储的block大小，在这种情况下应该怎么做？第二个问题:如果我在映射作业之前拆分输入数据，它可以提高映射作业的性能。因此，如果我
在运行mapreduce作业的集群上运行Spark的最佳方法是什么？第一个问题是关于数据的共存性。当我启动一个Spark应用程序时，它会分配执行程序，对吗？它如何知道将它们分配到哪里，以便它们与作业所需的数据位于相同的节点中？(一个作业可能需要一个数据，而另一个作业可能需要另一个数据)如果我保持Spark应用程序运行，那么执行程序会从集群中的机器中获取插槽，这是否意味着对于共存，我需要在每个节点上都有一个Spark执行程序？随着执行程序的运行，这意味着我的mapreduce作业的资源变少了，对吧？我可以为每项工作停止和启动Spark应用程序，但这样就失去了让执行程序启动和运行的速度优势
我有一个输入文件UserId|TrackId|Shared|Radio|Skip111115|222|0|1|0111113|225|1|0|0111117|223|0|1|1111115|225|1|0|0我需要为所有轨道ID添加Shared和Radio列输出应该是222,1223,1225,2通过我编写的以下程序，我得到了222,1223,1225,1225,2.不确定错误是什么这是我的程序publicclassTotal{publicstaticclassListenMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalues
在一个3节点的hadoop集群中。我希望主人是1个节点。Map任务发生在一个节点，Reduce任务发生在1个节点。Map和reduce任务应该分开。可能吗？据我所知，两者一起运行。如果你能阐明一些观点，那就太好了。谢谢!-塞图 最佳答案 这不是最优的，因为必须始终将map输出复制到另一台服务器。但是您可以简单地在服务器上修改您的mapred-site.xml。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum4Themaximumnumberofmaptasksthatwillberunsimultaneous
我正在研究各种分布式文件系统。IBM通用并行文件系统(GPFS)本身是否支持Map/Reduce作业？不使用第三方软件(如HadoopMap/reduce)？谢谢! 最佳答案 2009年，GPFS被扩展为与Hadoop无缝协作，成为GPFS-SharedNothingCluster架构，现在以GPFSFilePlacementOptimizer(FPO)的名义提供。如果应用程序需要，FPO允许完全控制所有副本的数据放置。当然，您可以轻松配置以匹配HDFS分配。查看详细信息http://publib.boulder.ibm.com/i
我在java中有一个类似这样的类用于hadoopMapReducepublicClassMyClass{publicstaticMyClassMapperextendsMapper{staticSomeClasssomeClassObj=newSomeClass();voidmap(ObjectKey,Textvalue,Contextcontext){StringsomeText=someClassObj.getSomeThing();}}}我只需要someClassObj的单个实例可用于map()函数每个节点。如何实现？如果您需要有关此主题的更多详细信息，请随时询问。谢谢!
我有3个简单的类:publicabstractclassContainerimplementsWritableComparable{}//emptypublicclassWeightedEdgeextendsContainer{...}publicclassNodeWeightContainerextendsContainer{...}Map阶段是这样配置的JobConfcreateGraphPConf=newJobConf(newConfiguration());Jobjob=newJob(createGraphPConf);...createGraphPConf.setMapOut
我正在运行一个简单的wordcount程序，但出现以下错误:Typemismatchinkeyfrommap:expectedorg.apache.hadoop.io.Text,receivedorg.apache.hadoop.io.LongWritable这是什么意思，我该如何纠正？ 最佳答案 您可以在主函数中使用以下任一行:conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);假设您正在使用JobConfconf
我最近被要求研究加速mapreduce项目。我正在尝试查看在实现以下类的“map”方法中生成的log4j日志信息:org.apache.hadoop.mapred.Mapper在这个类中有以下方法:@Overridepublicvoidconfigure(..){..}publicstaticvoiddoCompileAndAdd(..){..}publicvoidmap(..){..}记录信息可用于配置方法和doCompileAndAdd方法(从配置方法调用)；但是，没有显示“map”方法的日志信息。我也试过在map方法中简单地使用System.out.println(..)但没有成
如何从映射器中访问Cassandra列族？具体来说，如何将map()方法的参数转换回我期望的java类型？Key{logType}->{列名:timeUUID，列值:csvlogline，ttl:1year}感谢@Chris&@rs_atl我成功运行了hadoop作业，这里是完整的代码:packagecom.xxx.hadoop;importjava.io.IOException;importjava.nio.ByteBuffer;importjava.util.Iterator;importjava.util.SortedMap;importorg.apache.cassandra.
