我的映射器会将一些数据写入本地磁盘，并在映射器完成时清理它。但是，如果发生错误(发生异常)，则不会调用cleanup()方法。我可以在我的映射器中捕获异常，但我无法处理未在我的映射器中调用的异常(例如:Jobtracker故障转移到备用节点)。有什么方法可以在映射器获取失败时进行清理？ 最佳答案 您可以覆盖mapper的run方法，以在上下文中围绕输入键的迭代包含一个try/catch并确保调用清理:@Overridepublicvoidrun(){setup(context);try{while(context.nextKeyVa
假设HDFS的复制因子是3，那么对于一个map任务，有三个节点保存它的输入数据。map任务是从所有3个节点并行读取还是随机选择其中一个？我做了一些实验，我将其中一个数据节点设置为具有非常低的带宽并获得一些非常慢的maptask，所以我猜maptask不会并行读取所有可用的数据节点，我是对的？感谢您的帮助! 最佳答案 如果您的复制因子是3，则集群中有三个节点保存特定映射任务的输入数据。JobTracker只会将map任务分配给这三个节点中的一个，因此它只会从该节点读取数据。Hadoop具有称为推测执行的功能。在推测执行中，如果JobT
我是hadoop的初学者，当我运行hadoop作业时，我注意到进度日志显示映射80%减少25%。我对mapreduce的理解是映射器产生一堆中间值。在映射器产生输出之后，有中间对的洗牌/排序，这些值被发送以减少作业。谁能解释一下map/reduce如何并行工作。 最佳答案 必须将映射器的输出复制到适当的缩减器节点。这称为洗牌过程。这甚至可以在所有映射器完成之前就开始，因为决定将哪个键转到哪个缩减器仅取决于映射器的输出键。所以你看到的25%的进步是由于洗牌阶段。shuffle之后是sort阶段，然后是reduce阶段。除非所有映射器都
我想使用MapReduce和hadoopv.1.0.3(我在MacOS上)编写自己的字数统计示例，但我不明白为什么它不起作用分享我的代码:主要内容:packageorg.myorg;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.DoubleWritable;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.MapWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hado
我正在尝试从实现Tool接口(interface)的应用程序启动mapreduce作业。该应用程序几乎没有做其他事情，例如mapreduce作业的先决条件。此类使用一些第三方库，如何在运行jar时使用以下命令将这些jar添加到类路径:hadoopjar[args]从这里Cloudera'spost我试图将HADOOP_CLASSPATHenvvar设置为第三方jar，但没有成功。上面提到的第三方jar仅由启Action业的类而不是Mapper/Reducer类需要。所以我不需要把它们放在分布式缓存中。当我在$HADOOP_HOME/lib下复制这些我需要的第三方jar时，它可以工作，但
我能否在运行时将输入文件或输入数据附加到map-reduce作业而不创建竞争条件？ 最佳答案 我认为理论上你可以在输入中添加更多文件，只要它:匹配您的FileInputFormat模式发生在InputFormat.getSplits()调用之前，这确实让您在提交作业后的时间很短。关于计算拆分后的竞争条件，请注意附加到现有文件仅在版本0.21.0之后可用。.即使您可以修改您的文件，您的分割点也已经预先计算好了，而且您的新数据很可能不会被映射器获取。不过，我怀疑这会导致您的流程崩溃。您可以尝试的是禁用文件内的拆分(即为每个文件分配一个映
示例:jar类arg1arg2arg3arg1用于输入格式，arg2用于输出格式，如下所示:publicstaticvoidmain(String[]args){FileInputFormat.addInputPath(conf,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf,newPath(args[1]));....}我需要发送arg3"args[2]"到map类......publicclassJoinMultiMapextendsMapReduceBaseimplementsMapper{ineedarg3her}
我玩过各种流映射减少字数统计示例，其中Hadoop/Hbase似乎采用大文件并在节点之间平均拆分(在换行符处)。然后它将部分文档的每一行提交到我的代码的map部分。我的问题是，当我有很多小的非结构化和半结构化文档时，如何让Hadoop将整个文档提交到我的map代码？ 最佳答案 文件拆分由InputFormat.getSplits计算。因此，对于每个输入文件，它都会获得拆分数，并且每个拆分都会提交给映射器。现在基于InputFormatMapper将处理输入拆分。我们有不同类型的输入格式，例如TextInputFormat，它将文本文
我了解资源管理器将MapReduce程序发送到每个节点管理器，以便MapReduce在每个节点中执行。但是在看到这张图片之后，我对实际Map&Reduce作业的执行位置以及数据节点之间的洗牌如何发生感到困惑？难道不是花时间对不同数据节点的数据进行排序和混洗/发送数据来执行ReduceJob吗？请解释一下。另外请告诉我什么是图中的MapNode和ReduceNode。图片来源:http://gppd-wiki.inf.ufrgs.br/index.php/MapReduce 最佳答案 inputsplit是存储在hdfs上的文件的逻辑
我是Hadoop和MapReduce编程的新手。我有一个数据集，其中包含943个用户对电影的评分。每个用户最多评价了20部电影。现在我希望我的Mapper的输出是用户ID和一个自定义类，它将有两个列表用于电影(用户评分的电影ID)和评级(每部电影的评级)。但是我不确定在这种情况下如何从Map方法输出这些值。代码片段如下:-publicclassUserRatingsimplementsWritableComparable{privateListmovieId;privateListmovieRatings;publicListgetMovieRatings(){returnmovieR
