我即将开始一个将在AWS上运行的mapreduce项目，我面临一个选择，是使用Java还是C++。我知道用Java编写项目会使我可以使用更多功能，但是C++也可以通过HadoopStreaming实现它。请注意，我对这两种语言都没有什么背景。一个类似的项目已经用C++完成，代码可供我使用。所以我的问题是:这个额外功能是通过AWS提供的，还是仅在您对云有更多控制权时才相关？为了做出决定，还有什么我应该牢记的，比如hadoop插件的可用性，可以更好地使用一种语言或另一种语言？提前致谢 最佳答案 您有几个选项可以在AWS上运行Hadoop

我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功，但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.

我正在使用KafkaStreams(v0.10.0.1)编写应用程序，并希望使用查找数据丰富我正在处理的记录。此数据(带时间戳的文件)每天(或每天2-3次)写入HDFS目录。如何在KafkaStreams应用程序中加载它并加入实际的KStream？当新文件到达那里时从HDFS重新读取数据的最佳做法是什么？或者切换到KafkaConnect并将RDBMS表内容写入Kafka主题，所有KafkaStreams应用程序实例都可以使用它会更好吗？更新:正如建议的那样，KafkaConnect将是必经之路。因为查找数据在RDBMS中以每日为基础进行更新，所以我正在考虑按计划运行KafkaConn

我正在使用HadoopMapReduce对维基百科数据转储(以bz2格式压缩)进行研究。由于这些转储太大(5T)，我无法将xml数据解压缩到HDFS中，只能使用hadoop提供的StreamXmlRecordReader。Hadoop确实支持解压缩bz2文件，但它会任意拆分页面并将其发送给映射器。因为这是xml，所以我们需要拆分为标签。有没有办法把hadoop自带的bz2解压和streamxmlrecordreader一起使用？ 最佳答案 维基媒体基金会刚刚为HadoopStreaming接口(interface)发布了一个Inpu

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几天来我一直在努力解决这个问题，希望有人能提供一些见解。我用perl编写了一个流式映射缩减作业，很容易让一个或两个缩减任务花费极长的时间来执行。这是由于数据中的自然不对称性:一些reduce键有超过一百万行，而大多数只有几十行。我以前遇到过长任务的问题，我一直在递增计数器以确保mapreduce不会超时。但是现在他们失败了，并显示了一条我以前从未见过的错误消息:java.io.IOException:Taskprocessexitwithnonzerostatusof137.atorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.jav

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