我使用hadoop2.7.1的restapi在集群外运行mapreduce作业。这个例子“http://hadoop-forum.org/forum/general-hadoop-discussion/miscellaneous/2136-how-can-i-run-mapreduce-job-by-rest-api”真的帮助了我。但是当我提交帖子回复时，一些奇怪的事情发生了:我查看“http://master:8088/cluster/apps”，帖子响应产生两个作业，如下图所示:strangethings:aresponseproducestwojobs等待很长时间后，我在http

我正在按照thistutorial在双节点Linux集群(Ubuntu虚拟机)中尝试Hadoopmap-reduce.当我运行wordcountmapreduce程序时，该任务并未在从站上运行。你能帮忙找出问题所在吗？请找到我的日志和输出文件。ma​​ster的Jps输出:hduser@master:/usr/local/hadoop$jps8056NodeManager8696Jps7471NameNode7592DataNode7793SecondaryNameNode7933ResourceManagerslave的Jps输出:hduser@slave:/usr/local/ha

我正在尝试创建一个由两个步骤组成的mapreduce链。第一个reduce将键值对作为(key,value)发出，其中value是自定义对象的列表，第二个映射器应该读取第一个reducer的输出。该列表是一个自定义的ArrayWritable。相关代码如下:自定义对象:publicclassCustomimplementsWritable{privateTextdocument;privateIntWritablecount;publicCustom(){setDocument("");setCount(0);}publicCustom(Stringdocument,intcount)

我有一份用Python编写的mapreduce工作。在将其放入EMR之前，我想在本地对其进行测试。目前我知道的唯一测试方法是运行命令:猫输入文件|python映射器.py|排序-k1,1|pythonreducer>输出文件但管道对我来说有点可怕，因为如果有任何东西破裂我不知道(除了检查此命令的退出代码)。有没有更优雅/pythonic的方式来运行mapreduce并检查它是否成功运行(这样我就可以捕获特定的异常并处理它)？谢谢 最佳答案 一种明显的方法是在本地Hadoop框架中测试您的代码。例如，您可以在VM中使用打包的Hadoo

我目前正在学习使用Hadoopmapred，但遇到了这个错误:packageJobJar:[/home/hduser/mapper.py,/home/hduser/reducer.py,/tmp/hadoop-unjar4635332780289131423/][]/tmp/streamjob8641038855230304864.jartmpDir=null16/10/3117:41:12INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/192.168.0.55:805016/10/3117:41:13INFOclient.RMProx

在ApacheHadoop中仅使用job.waitForCompletion(true)方法和通过ToolRunner.run(newMyClass(),args)启动mapreduce作业有什么区别？我有一个MapReduce作业通过以下两种方式执行:首先如下:publicclassMaxTemperatureextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intexitCode=ToolRunner.run(newMaxTemperature(),args);Syst

我正在设计新一代分析系统，该系统需要近乎实时地处理来自多个传感器的多个事件。为此，我想使用一种大数据分析平台，例如Hadoop、SparkStreaming或Flink。为了分析每个事件，我需要使用表(DB)中的一些元数据或至少将其加载到缓存map中。问题是每个映射器将在多个节点上并行化。所以我有两件事要处理:首先，如何将HashMap加载/传递给映射器？有什么方法可以使映射器之间的HashMap保持一致吗？ 最佳答案 将HashMap结构序列化为文件，将其存储在HDFS中，并在MapReduce作业配置阶段使用Distribute

我在HDFS(~20Gb)中有一个大文件，我通常在其上执行MapReduce作业。创建了大约170个映射器。使用的InputFormat是FileInputFormat。现在我想只在文件的一部分(例如，文件的前40Mb)上执行MapReduce作业。有没有简单的方法来执行此操作？感谢您的帮助。 最佳答案 大家好，最后，我找到了一个解决方案，包括派生FileInputFormat类并覆盖getSplits方法，以便仅获取与HDFS文件的所需部分相对应的拆分.在这个方法中，我调用父类(superclass)来获取由InputFileFo

据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD

我正在尝试为以下数据运行MapReduce程序。这是我的映射器代码:@Overrideprotectedvoidmap(Objectkey,Textvalue,Mapper.Contextcontext)throwsIOException,ArrayIndexOutOfBoundsException,InterruptedException{Stringtokens[]=value.toString().split(",");if(tokens[6]!=null){context.write(newText(tokens[6]),newIntWritable(1));}}由于我的一些单