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
我有一个文本输入文件，它由换行符分隔。在每个映射器中，我需要读取我的键/值的下一行。例如，在这个数据中:L1L2L3我需要这样的东西:L1L2在下一个映射器中:L2L3提前致谢。 最佳答案 除了CustomInputFormat之外，您还可以像Map一样在集合中存储行前，并在每次下次调用时访问它例子: 关于hadoop-在MapReduce的一个Mapper中读取下一行，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
我正在尝试针对特定问题实现MapReduce算法。假设在我的Mapper中我需要处理一个大型文本对象。以下示例总结了我的问题。我有文本对象:Todayisalovelyday我需要对这些词做一些处理。所以我有两个选择:我可以将以下形式的键值对发送到Reducer:我可以发送键值对到reducer然后处理它，例如标记化字符串对象。这种情况的最佳方法是什么？在第一种情况下，我必须向reducer发送更多数据，但我没有像第二种情况那样要标记化的字符串对象。但是在第二种情况下，Mapper发送的数据量较小。 最佳答案 我认为您不会通过这种方
一、此类问题出现的原因，一般是设备所使用的端口被占用，需要找到被占用的端口。二、操作步骤1、打开命令窗口。2、输入adbshell会发现提示error:devicenotfound！3、输入adbkill-server ,然后启动adbstart-server 4、输入netstat-ano|findstr“5037”，找到TCP127.0.0.1:50370.0.0.0:0LISTENINGxxxxx端口5、这样就找到了所被占用的端口，将其kill掉。输入taskkill/f/pidxxxxx6、再次输入adbshell,即可完成操作，将设备成功连接上。7、结果显示还是error:dev
如果我们在sqoop中使用6个mapper从Oracle导入数据，那么sqoop和source之间会建立多少个connection。是单个连接还是每个映射器有6个连接。 最佳答案 根据sqoopdocs:Likewise,donotincreasethedegreeofparallismhigherthanthatwhichyourdatabasecanreasonablysupport.Connecting100concurrentclientstoyourdatabasemayincreasetheloadonthedataba
我需要为在HBase中的节点上运行的映射器作业发送一些信息。我已经在类中将数据定义为静态成员，但似乎当映射器在其他节点上运行时，数据并未传输到节点。有什么办法吗？publicclassGetResultFromVerticesIDMapperextendsTableMapper{publicstaticHashMapvertexIDsHashMap;publicstaticintnResultComponents;...} 最佳答案 上面你提到的方式是一种方式..换句话说，如果您发送系统属性，那么它将自动设置为上下文。在运行程序时，
我对高效管理Hadoop洗牌流量和有效利用网络带宽很感兴趣。为此，我想知道每个数据节点产生了多少洗牌流量？洗牌流量只不过是映射器的输出。那么这个映射器输出保存在哪里？如何实时从每个数据节点获取映射器输出的大小？感谢您的帮助。我已经创建了一个目录来存储这个映射器的输出，如下所示。mapred.local.dir/app/hadoop/tmp/myoutput我看着hduser@dn4:/app/hadoop/tmp/myoutput$ls-lrttotal16drwxr-xr-x2hduserhadoop4096Dec1210:50tt_log_tmpdrwx------3hduserh
在某些用例中，我已经有一段时间没有使用reducer作业，但我从未遇到过“无映射器”作业。“NoMapper”意味着mapreduce框架仍然会读取输入文件并以某种方式(基于InputFormat？)对它们进行洗牌/排序，这些将成为我的reducer的输入？ 最佳答案 “无映射器”是“身份映射器”的委婉说法。如果您不指定一个默认映射器就是这样。至少，身份映射器进程将未更改的输入定向到正确的化简器分区。 关于hadoop-什么时候需要"nomapper"？，我们在StackOverflow
我使用的是Hadoop2.6.4版。我正在编写一个MapReduce作业，它将采用3个参数，即-Keyword，输入文件和输出文件的路径。我理想的输出应该是所有包含关键字的文件的名称。简单的逻辑是遍历文本中的每一行并将其与我们的关键字匹配。如果它返回true打印文件名。经过广泛的谷歌搜索后，我找到了3个获取文件名的选项Context.getConfiguration().get("map.input.file")Context.getConfiguration().get("mapreduce.map.input.file")这两种方法都返回了一个值为“null”的字符串，即它们在我的
我知道mapreduce是如何工作的以及我有哪些步骤:绘图随机排序减少当然，我有分区、组合器，但现在这些并不重要。有趣的是，当我运行mapreduce作业时，看起来mappers和reducers并行工作:所以我不明白这怎么可能。问题1.如果我有多个节点在做映射操作，reducer如何开始工作？因为Reducer不能在没有排序的情况下开始工作吗？(输入必须为Reducer排序-如果mapper仍在工作，则输入无法排序)。问题2.如果我有多个reducer，最后的数据如何合并在一起？换句话说，最终结果应该排序对吧？这意味着我们要花费额外的O(n*Logn)时间来合并“多个reducer结
