我正在研究一种推荐算法:使用随机梯度作为优化器的矩阵分解。我想并行化我的算法。我找到了这篇文章ParallelizedStochasticDescentGradient.他们给出了一个算法(p3):Algorithm3SimuParallelSGD(Examples{c1,...cm},LearningRateη,Machinesk)DefineT=⌊m/k⌋Randomlypartitiontheexamples,givingTexamplestoeachmachine.foralli∈{1,...k}paralleldoRandomlyshufflethedataonmachinei.

我正在使用mrjob在EMR上运行作业;我使用的是AMI2.4.7版和Hadoop1.0.3版。我想为一个作业指定reducer的数量，因为我想为下一个作业提供更高的并行度。阅读此站点上其他问题的答案后，我认为我应该设置这些参数，所以我这样做了:mapred.reduce.tasks=576mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=24但是，似乎没有选择第二个选项:EMR和Hadoop接口(interface)都报告有576个reduce任务要运行，但集群的容量仍保持在72(r3.8xlarge实例)。我什至看到选项设置在var/lib/hadoo

我有一个要求，我必须根据每个数据集的不同标准过滤3个不同的数据集，最后将它们联合起来并将它们聚合到一个reducer中。我有一个执行作业的Pig脚本，其中数据集的过滤按顺序发生。我想知道是否有可能为每个数据集并行运行Mappers，并将输出发送到1个reducer类。 最佳答案 尝试使用MultipleInputs和3个映射器来处理3个数据集。请参阅此链接以获取MultipleInputs的API-https://hadoop.apache.org/docs/stable/api/org/apache/hadoop/mapreduc

我想在HBase中执行查询操作以使用提供的行键列表获取记录。由于MapReduce中的Mappers是并行工作的，所以我想使用它。行键的输入列表将在~100000范围内，我为映射器创建了一个customInputFormat，它将为每个映射器提供1000个行键的列表，用于查询HBase表。这些查询的记录可能存在也可能不存在于HBase表中，我只想返回那些存在的记录。我看过各种examples，我发现执行hbase表scan操作以获取行键的范围，范围由startingRowKey和endingRowKey指定，但我只想查询提供的行键列表。我如何使用MapReduce做到这一点？欢迎任何帮

接上文的问题并行的任务，需要占用多少slot？一个流处理程序，需要包含多少个任务首先明确一下概念slot：TM上分配资源的最小单元，它代表的是资源（比如1G内存，而非线程的概念，好多人把slot类比成线程，是不恰当的）任务（task）：线程调度的最小单元，和java中的类似。---------------------------------------------------------------------------为更好的去理解后面如何计算并行度及需要的slots数量，先介绍一下几个概念并行度（Parallelism）图1 一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为并行度（p

我正在将大量文件导入到HBase表中，所以我决定使用批量加载9.8.BulkLoading.我已经设法通过MapReduce作业准备数据，但是当我尝试使用此命令完成加载时hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles出现以下错误:ERRORmapreduce.LoadIncrementalHFiles:Tryingtoloadmorethan32hfilestofamilydofregionwithstartkeyExceptioninthread"main"java.io.IOException:Tryingt

我有500个目录，每个目录有1000个文件(每个大约3-4k行)。我想在这些文件中的每一个上运行相同clojure程序(已经编写)。我有4个八核服务器。在这些核心之间分配流程的好方法是什么？cascalog(hadoop+clojure)？基本上，该程序读取文件，使用第3方Javajar进行计算，并将结果插入数据库请注意:1.必须能够使用第3方库/jar2.没有任何形式的查询 最佳答案 因为据我所知，您的整个过程没有“减少”阶段，所以将125个目录放在每台服务器上，然后将剩余的时间花在尝试使该程序更快地处理它们上是有意义的。当然，直

我是hadoop的新手，我有以下问题。这是我在hadoop中的理解。1)当任何文件写入hadoop时，它都以block的形式存储在所有数据节点上(默认64MB)2)当我们运行MR作业时，将从该block创建一个拆分，并在每个数据节点上处理该拆分。3)每个拆分记录读取器将用于在映射器端生成键/值对。问题:1)一个数据节点可以一次处理多个拆分吗？如果数据节点容量更大呢？我认为这是MR1的局限性，而使用MR2YARN我们可以更好地利用资源。2)拆分是在数据节点以串行方式读取还是可以并行处理以生成键/值对？[通过在数据节点split中随机访问磁盘位置]3)map/reduce架构中的“槽”术语

我希望我的map和reduce任务并行运行。然而，尽管尝试了所有的技巧，它们仍然按顺序运行。我读自HowtosettheprecisemaxnumberofconcurrentlyrunningtaskspernodeinHadoop2.4.0onElasticMapReduce，使用以下公式，可以设置并行运行的任务数。min(yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.[map|reduce].memory.mb,yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores/mapreduce.[map|reduce].cp

Ruby中的一个简单的wordcountreducer如下所示:#!/usr/bin/envrubywordcount=Hash.newSTDIN.each_linedo|line|keyval=line.split("|")wordcount[keyval[0]]=wordcount[keyval[0]].to_i+keyval[1].to_iendwordcount.each_pairdo|word,count|puts"#{word}|#{count}"end它在STDIN中获取所有映射器的中间值。不是来自特定的key。所以实际上只有一个缩减器(而不是每个单词或每组单词的缩减器)