我正在Hadoop单节点集群中运行一个程序(MapReduce)。经常对MapReduce逻辑进行一些修改。我正在使用EclipseIDE。每次修改逻辑后，我都会创建一个jar文件来检查Hadoop中的Mapreduce作业。每次修改MapReduce逻辑后都创建一个jar文件有点繁琐。有没有更简单的方法来在每次进行更改时创建jar文件？请指教。 最佳答案 不清楚是您必须制作jar文件这一事实还是制作jar的过程似乎太困难的问题。首先，您必须制作一个jar文件才能将作业提交到Hadoop。没有办法解决这个问题。其次，为了简化创建ja
我有一个excel文件，在一个文件中包含大约20张纸。我想通过hadoop中的mapreduce程序读取它。任何人都可以帮助我解决这个问题。请建议我如何阅读它...提前致谢。 最佳答案 您可能会发现ApacheTika库可用于您的映射器以解析您的Excel文件。 关于hadoop-在hadoopMapreduce中读取带有工作表的Excel文件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/ques
我试图使用HADOOPMadReduce来计算所有权重的总和图中每个节点的传入边。输入采用.tsv格式，如下所示:srctgt权重X1021X2001X1235Y2451Y1011Z992X1453Y241一个215......预期的输出是:源SUM(权重)X10是3Z2一个5....我使用了来自hadoop(http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/hadoop-tutorial/CDH5/Hadoop-Tutorial/ht_wordcount1_source.html?scroll=topic_5_1)的W
我正在编写一个MapReduce程序，要求我找到一个节点(000-999)的入站和出站链接数，本质上是一个网络图形处理器。我需要返回一个特定的节点作为键，每个文档的出度和入度作为值。例如，示例文本文件:000002001002002000001000应该返回:000120012000212按照我的逻辑，似乎我需要创建两个mapreduce作业，第一个传入一个值为节点对(例如000002)的LongWritable键，计算每个节点的出站链接数并在reducer阶段结束时返回类似(0001)的内容。然后我将通过翻转节点对(例如000002变为002000)并找到那些出站链接的计数(在上面的
假设我们有一个包含test::的文件hihowareyouhowisyourjobhowisyourfamilywhatishadoophi映射器类的期望输出:hadoop[1]hi[1,1]how[1,1,1]is[1,1,1]your[1,1]对于每一个不同的字符串都是这样的...... 最佳答案 输入文件::德拉维类格洛尔萨钦孟买多尼兰契斋浦尔金奈多尼船新德里甘比尔德里甘比尔加尔各答reducer输出::DravidBanglore,JaipurDhoniRanchi,ChennaiGambhirDelhi,CalcuttaS
如果我有一个包含1000行的数据文件......并且我在我的字数统计程序的map方法中使用了TextInputFormat。因此，数据文件中的每一行都将被视为一个拆分。RecordReader会将每一行(或拆分)作为(Key,Value)对提供给map()方法。根据我的理解..1000次map()方法应该为每一行或记录执行。表示将运行多少个Mappers？抱歉，在这里混淆了。map()方法只是mapper的一个实例，对吧。那么每个Mapper任务有多少个map实例是根据什么决定的？？？注意:当我为1000行数据执行WordCountMapReduce程序时。我看到Mappers的数量为
${jobTracker}${nameNode}mapred.input.dir${inputDir}mapred.output.dir${outputDir}mapred.job.queue.name${queueName}mapred.reduce.tasks${numberofReducers}mapred.reducer.new-apitruemapred.mapper.new-apitrueMap/Reducefailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]我正在尝试使用Oozie运行map-reduce作
我正在尝试运行找到的SampleUploader.java代码here我正在使用HBase0.98.6-cdh5.3.0和Hadoop2.5.0-cdh5.3.0。为了编译我运行:hadoopcom.sun.tools.javac.MainSampleUploader.java但后来我遇到很多错误，例如:SampleUploader.java:24:error:packageorg.apache.hadoop.hbasedoesnotexistimportorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;啊哈!我从未包含hbase类路径。所以现在我尝
我有几个Hive表，其中一些是Avro格式，一些是纯文本文件。模式略有不同，但都包含我需要的某些属性。我打算编写一个mapreduce作业来处理数据。问题是我正在努力避免大量单独的工作，并尽可能地简化流程。祈祷我只需要写一份工作。是否有任何示例说明如何在一个映射器中读取不同格式的输入。例如，我在AVRO中有一个我知道的hdfs路径，我还有另一个hdfs路径，其中数据位于纯文本文件中。//Pseudocodemapper(Paths){for(PathinPaths){ifPath.containsAvro(){...readasavro}else{...readastextfile}.
目前，我正在将大量数据从s3加载到我们的redshift集群中(每秒10k行左右？)。这成为尝试对数据运行任何查询的问题，因为即使在尝试汇总几个小时的数据时，我们也会遇到内存不足错误。我想做的是对数据运行mapreduce作业，然后只加载聚合。我知道这应该是一项相当容易的任务，但我是hadoop的新手，而且我有点卡在第一步中。设置EMR集群(完成)将数据加载到HDFS(我认为这是我应该做的)目前所有数据都被加载到S3gzippedJSON文件中(使其易于加载到redshift中)。我必须更改文件格式才能将其放入hadoop中吗？每个S3文件都采用类似于此形式的内容:{"timestam
