我想使用另一个文件中定义的字典(csv)替换映射器中输入数据的值。所以我尝试将csv数据放入HashMap并在映射器中引用它。下面的java代码和csv是我程序的简化版本。此代码适用于我的本地环境(MacOSX，伪分布式模式)，但不适用于我的EC2实例(ubuntu，伪分布式模式)。详细来说，我得到了这个标准输出:cat:4human:2flamingo:1这意味着文件读取器成功地将csv数据放入HashMap。但是映射器没有映射任何东西，因此我在EC2环境中得到空输出，尽管它映射了3*(输入文件的行数)元素并在本地生成了以下内容:test,cattest,flamingotest,h

我对Mapreduce的工作原理有点困惑。我已经阅读了一些文章，但没有得到正确的答案。场景:我在HDFS上存储了一个大小为1TB的文件(假设它存储在/user/input/位置)。复制为3，block大小为128MB。现在，我想使用mapreduce分析这个1TB的文件。由于block大小为128MB，因此我总共将有8192个block。考虑到我在集群中有100台机器是否会在所有100个节点上生成8192个映射任务，平均分配映射器的数量？或者它只会在放置复制数据的那些节点上运行？ 最佳答案 Mappers的数量取决于InputSpl

我知道对于迭代算法，Hadoopmapreduce表现不佳，因为它为每次迭代执行完整的磁盘读/写。但是为什么呢？是为了系统的健壮性吗？ 最佳答案 你的问题有点宽泛，但我还是会尽力回答。Hadoop做任何算法的磁盘读/写操作都是因为Hadoop做的是面向磁盘的处理，它就是建立在这个原理上的。这也是开发spark的原因之一，将计算从磁盘转移到内存，以便它可以减少面向磁盘的计算的延迟开销。现在，对于每次MapReduce迭代，这种从/到磁盘的读/写操作有助于系统的健壮性和可靠性。考虑一个最简单的例子，一个工作节点有2个容器，这意味着两个独

有一个CLI工具可以直接在HDFS文件系统上使用。这是GitHubLink我使用的是Windows机器，我使用Putty终端连接集群中的HDFS。我遇到了上面的github链接，我希望HDFSCLI工具与putty集成。我确实浏览了链接，作者要求配置几个环境变量以使该工具正常工作。我对配置它们很困惑。我已经将二进制文件下载到我的Windows机器上。我应该配置Windows环境变量吗？如果我这样做，当我用来从Putty连接集群时，此更改将如何影响Putty终端。你们中的任何人都可以调查一下并详细回答以集成该工具吗？感谢您的帮助。 最佳答案

我正在尝试学习mapreduce。从WordCount示例开始时，如MapReduceWordCount所示，当我在eclipse中执行代码时，它的输出是正确的字数。I/p文件内容如下:-HelloWorldByeWorld它的输出是Bye1Hello1World2之后，我通过将输入文件中每个单词后的空格替换为逗号来测试代码。现在我已将输入恢复为与以前相同，但现在输出中的WordCount是预期结果的两倍。Bye2Hello2World4我的代码如下:publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{publicstaticIntWritabl

我正在尝试在python中执行mapreduce，我的csv文件如下所示，trip_idtaxi_idpickup_timedropoff_time...total0201172455.02013-05-0509:45:0050.441446911779.02013-06-2411:30:0066.78我的代码是，importpandasaspdimportnumpyasnpfrommrjob.jobimportMRJobclassMRCount(MRJob):defmapper(self,_,line):datarow=line.replace('','').replace('N/A

尝试在Fedora上执行任何M/R2作业时出现此异常。Hadoop2.7.3和2.8.0有同样的问题。这包括Hive。[hadoop@masterhadoop]$yarnclasspath/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/conf/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/conf/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/conf:/opt/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/*/opt/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/*/opt/hadoop/hadoop/share/hadoo

这是我第一次用python学习HadoopMapReduce。为了学习如何连接两个文件，我写了一个map.py来获取两个文件的文件名。这里有两个CSV文件:worksheet1.csvsno,name1,name12,name23,name34,name4worksheet2.csvsno,courseno,grade1,1,801,2,902,1,822,2,95map.py:#!/bin/bash#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysdefmapper():filepath=os.environ["map_input_file"]filename=

我是为MapReduce编写测试用例的新手，当我用谷歌搜索时，我了解到MRUnit已被弃用，必须使用Mockito。有人可以提供有关使用Junitmockito测试mapreduce的灵感，因为我找不到。我只能看到用于mapreduce的MRUnit测试用例。 最佳答案 我在这里为映射器提供了一个示例测试类。reducer的测试也可以用同样的方式编写。@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)publicclassSampleMapperTest{@MockprivateMapper.Contextmock

我想用scala读取HbasebySpark，但是我得到了错误:线程“dag-scheduler-event-loop”java.lang.NoSuchMethodError中的异常:org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit.getLocationInfo()[Lorg/apache/hadoop/mapred/SplitLocationInfo;但是我已经添加了依赖项，这个问题困扰着我。我的环境如下:scala:2.11.12星火:2.3.1HBase:可能是2.1.0(我不知道)Hadoop:2.7.2.4而我的build.sbt是:librar