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hadoop - Data locality 概念是否也适用于 Reducers?

我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper,因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念?数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时,Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性? 最佳答案 不,数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par

hadoop - pig : get data from hive table and add partition as column

我有一个分区的Hive表,我想将其加载到Pig脚本中,并且还想将分区添加为列。我该怎么做?Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha

Hadoop 基础 :Number of map tasks mappers reduce tasks reducers

映射器和映射任务有什么区别?同样,reducer和reduce任务?此外,在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量?如果有的话,给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时,生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而,reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过

csv - 最佳实践 : how to handle data records with changing "schema"/ "columns"

这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群,将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据,每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题,只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是,我们面临的问题是,我们要分析的日志记录最终会发生变化,因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是,这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet,并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。

json - org.openx.data.jsonserde.json.JSONObject 无法转换为 org.openx.data.jsonserde.json.JSONArray

我正在尝试从配置单元读取json文件。我正在使用JsonSerdeapi加载json却报错...16moreCausedby:java.lang.ClassCastException:org.openx.data.jsonserde.json.JSONObjectcannotbecasttoorg.openx.data.jsonserde.json.JSONArrayatorg.openx.data.jsonserde.objectinspector.JsonListObjectInspector.getList(JsonListObjectInspector.java:38)ator

hadoop - pig : optimal number of maps with a 4 node cluster?

我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统,但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中,我每月加载几个文件,每个文件的大小约为200Gb。我注意到,如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据,Pig会创建大约15k个mappers,整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反,如果我加载三年的数据(大约5TB),那么Pig会创建大约30k个mappers,基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈?或者我应该使用一些默认选项?我的pig脚本非常基本:我分组,我数数。非常感谢! 最佳答案

hadoop - Windows 平台上是否有 Hortonwork Data 平台的管理器

大家好,我是Hortonworks数据平台的新手。我在WindowsServer2012R2上安装了HDP2.4。截至目前,我正在命令提示符下运行我的Pig作业,但我想知道Cloudera中是否有像HUE这样的编辑器和像clouderaManager这样的HortonsManager。我在Windows操作系统上工作,所以我认为Hortonworks的Ambari也不支持。请在这方面帮助我。 最佳答案 像clouderamanager一样,对于hortonworks,ambari-service是存在的,但它仅适用于基于ubuntu

论文笔记:CellSense: Human Mobility Recovery via Cellular Network Data Enhancement

1 intro1.1背景1.1.1 蜂窝计费记录(CBR)人类移动性在蜂窝网络上的研究近些年得到了显著关注,这主要是因为手机的高渗透率和收集手机数据的边际成本低蜂窝服务提供商收集蜂窝计费记录(CBR)用于计费目的,例如电话、短信和互联网访问这些记录可以被重新利用来感知用户的位置与仅涉及用户电话和短信通话记录的通话详单记录(CDR)相比,CBR是一个更通用的数据集依靠网络运营商收集的各种CBR数据集,研究人员广泛研究了人类移动性感知集体移动性,如流量和旅行时间个人移动性,如通勤模式和用户空间画像这些都是基于统计方法的,例如隐马尔可夫模型或条件随机场文章地址天数大小HumanMobilityMod

hadoop - pig : Count number of keys in a map

我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作,但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中,我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望,我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料,这没有奏效。或者,也许有人可以建议一个更好的方

Stage-1 : number of reducers always shows 1. 的 Hadoop 作业信息 我无法更改它。我该如何改变它?

我在hadoop集群上使用Hive。每当我尝试运行配置单元查询时,它总是显示为HadoopjobinformationforStage-1:numberofreducers:1我使用了以下Hive配置:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000hive.exec.reducers.max=999请告诉我如何增加reducer的数量。谢谢。 最佳答案 确保您已完成以下几点:您的mapred.reduce.tasks默认为-1。通过将此属性设置为-1,Hive将自动计算出reducer