注意:我已经浏览过这里有类似问题的帖子，并尝试了那里建议的不同方法，但仍然无法解决问题。我想将HDFS中的文件添加到映射器的缓存内存中，因此我将其添加到驱动程序中，如下所示://Driverprogrampublicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Jobjob=Job.getInstance(newConfiguration(),"QuestionOne");Configurationconf=job.getConfiguration();//Iampassingmyfilepath(whichisinHDFS)asanargum

我有一个数据集，我正在尝试在hadoop中进行分析。据我所知，它在少量数据中运行平稳。第一个查询:我想在大数据上对此进行测试，并找出当文件大小增加时完成任务需要多少时间。如何获得完成任务需要多少秒？是否有任何cmd行语法或类似的语法？第二个查询:dfs.replication设置为1inhdfs-core.xml文件。它只是复制输入数据，还是对mapreduce作业有一些影响？第三个查询:现在，我有一个单节点hadoop集群。如何知道它为给定输入文件生成的映射器的确切数量以及如何更改编号。映射器？实际上，我想获得完成不同编号下的任务所需的时间。的映射器。例如:首先我想用10个mappe

当我完成HadoopMapReduce教程时，atonepoint它提到了以下内容，Forthegivensampleinputthefirstmapemits:Thesecondmapemits:我们如何确定第一个输入文件将由一个映射器处理而第二个输入文件将由另一个映射器处理？或者这只是一个假设？ 最佳答案 简答:一个映射器不能处理多个文件。因此，对于两个文件，我们至少需要两个映射器。更长(但仍然简化)的答案:一个映射器只处理一个输入拆分。一个文件至少创建一个输入拆分。因此，两个文件至少创建两个输入拆分，因此由两个映射器处理。一个

使用MapReduce，如何修改以下字数统计代码，使其只输出超过特定计数阈值的字数？(例如，我想添加某种键值对过滤。)输入:antbeecatbeecatdogcatdog输出:假设计数阈值为2或更多cat3dog2以下代码来自:http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html#Source+CodepublicstaticclassMap1extendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);pri

我想知道在MapReduce应用程序中读取Java属性文件的标准做法是什么，以及如何在提交(开始)作业时将位置传递给它。在常规Java应用程序中，您可以将位置作为JVM系统属性(-D)或参数传递给属性文件，或传递给main方法。对于MapReduce作业，最佳替代方案(标准做法)是什么？一些很好的例子会很有帮助。 最佳答案 最好的替代方法是使用DistributedCache，但它可能不是标准方法。可以有其他方式。但到目前为止，我还没有看到任何代码使用其他任何东西。想法是将文件添加到缓存中，并在map/reduce的setup方法中

我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业

我将clouderaCDH5与Pig0.13(也尝试过Pig0.12.1)一起使用，并且正在构建自己的自定义loadFunc，并且我有一个简单的脚本，它只使用新的loadFunc进行加载。在local模式下运行时一切正常，输出正确。但是当以mapreduce模式运行时(仍在本地)，我得到错误:Unabletoopeniteratorforaliasoutput_hashatorg.apache.pig.PigServer.openIterator(PigServer.java:880)atorg.apache.pig.tools.grunt.GruntParser.processDum

我在Linux(CentOS)中执行MapReduce作业时遇到以下错误。我在类路径中添加了所有的jar。数据库名称和表名称已经在配置单元数据库中，表中有一些数据列。然后我也无法访问配置单元数据库表中的数据。我在工作中使用vanilla版本的hadoop。我是否需要通过mysql驱动程序路径、配置单元的用户名和密码来编辑hive-site.xml文件？。如果是，请告诉我为配置单元添加用户名和密码的过程。提前谢谢你murali]#hadoopjar/home/murali/workspace/hadoop/HiveInputForMapper/target/HiveInputForMap

我刚刚开始使用Hadoop。我看到Spark是一个号称比MapReduce更快的执行引擎，所以我想尝试一下。据我了解，MapReduce也是一个执行引擎。那么为什么Spark可以选择下载为Mapreduce4.x构建的Spark？我的意思是我不明白这2个如何放在同一个堆栈中？如有任何帮助，我们将不胜感激!谢谢! 最佳答案 whydoesSparkhasanoptiontodownloadSparkbuiltforMapreduce4.x?事实并非如此。它可以选择下载为MapR4.x构建的spark。MapRiscompany开发Ha

我正在尝试使用包含以下内容的复合键在mapreduce中进行二次排序:Stringnatural-key=程序名用于排序的长键=自1970年以来以毫秒为单位的时间问题是在排序后我根据整个复合键得到了很多缩减器通过调试，我已经验证了哈希码和比较函数是正确的。从调试日志中，每个block都来自不同的reducer，它表明分组或分区没有成功。来自调试日志:14/12/1400:55:12INFOpopularitweet.EtanReducer:key=thevoice14/12/1400:55:12INFOpopularitweet.EtanReducer:thevoice:ThuDec1