我最近开始使用Hadoop，但在使用Mapfile作为MapReduce作业的输入时遇到问题。以下工作代码在hdfs中写入一个名为“TestMap”的简单MapFile，其中有三个Text类型的键和三个BytesWritable类型的值。这里是TestMap的内容:$hadoopfs-text/user/hadoop/TestMap/data11/01/2011:17:58INFOutil.NativeCodeLoader:Loadedthenative-hadooplibrary11/01/2011:17:58INFOzlib.ZlibFactory:Successfullyload

在旧版本的hadoop库(即org.apache.hadoop.mapred.lib)中，有一个名为IdentityMapper的Mapper基本实现。，它基本上将所有键值对传递给Reducer。但是，我在较新版本的hadoop库(org.apache.hadoop.mapreduce.lib)中发现，它没有任何名为IdentityMapper的类(可以找到Mapper的所有子类here).我能知道IdentityMapper在新库中是改名还是消失了吗？如果答案是第二个，我能进一步知道为什么IdentityMapper会消失吗？这是否意味着我们可以在中间没有Mapper的情况下链接多个

我正在尝试运行相同的代码(org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export)导出类，方法是将所有必需的jar从java命令行路径(./java-cp“。:/npachava/*"Exporttest/test)，我收到以下错误。Exceptioninthread"main"java.io.IOException:CannotinitializeCluster.Pleasecheckyourconfigurationformapreduce.framework.nameandthecorrespondserveraddresses.atorg.apache

我想用Java获取map阶段和reduce阶段的输入和输出数量以及完整的map/reduce作业的时间。这些统计数据写在终端上，但我需要用Java代码获取它并将其写在我自己的界面上，就在行之后:job_blocking.waitForCompletion(true); 最佳答案 在此行之后，您可以通过获取这些计数器的值来获取MAP_INPUT_RECORDS和REDUCE_OUTPUT_RECORDS(也是MAP_OUTPUT_RECORDS)的数量:longmap_input_records=job.getCounters().f

销售司机类packagemr.map;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.

我正在尝试找出重用可写对象与在wordcountmapreduce程序中创建新对象相比的性能优势。然而，无论输入数据有多大，这两个版本几乎需要相同的时间来完成。我还尝试通过更改为任务提供较低的堆空间，mapred.child.java.opts-Xmx120m但是与更高的堆空间相比，这两个版本的运行速度都稍慢。我永远无法获得重用可写对象以更好地执行的程序。我在这里遗漏了什么吗？我修改过的wordcount部分，publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{S

某些运算(例如中位数和均值)是不可交换的。在这种情况下似乎只能有一个reducer，因为reducer需要具有全局View。map-reduce中是否有可以并行执行的非交换reducer？当遇到非交换操作时，人们真的会使用map-reduce吗？或者只是在一些非常强大的机器上运行它？是否有将非交换运算分解为交换运算的通用方法？谢谢 最佳答案 我不知道“交换”这个词用在这里是否合适，但我明白你在说什么。在hadoop中，post-mapping阶段其实分为两步:Combiner和Reducer，签名相同。Combiner在映射器上运行

我在尝试远程运行map-reduce作业(字数统计示例)时遇到了一些问题。在谷歌上搜索后，我仍然无法实现我的目标。而且我只看到很少关于远程调用map-reduce作业的主题。以下是问题:首先，我遇到权限问题:SEVERE:PriviledgedActionExceptionas:[user]cause:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=[user],access=WRITE,in

我正在尝试从Java应用程序调用mapreduce作业。在以前的hadoop版本(1.x)中，我创建了一个Configuration对象和一个Job对象，在Configuration中设置mapred.job.tracker和fs.default.name并运行工作。现在，在hadoop2.x中，jobtracker不再存在，也不存在任何关于如何以编程方式运行MR1作业的文档。有什么想法吗？我正在寻找的是这里给出的解释:Callingamapreducejobfromasimplejavaprogram 最佳答案 MRClientA

我正在尝试使用WARClibrary为warc文件编写mapreduce作业python。以下代码对我有用，但我需要此代码来执行hadoopmapreduce作业。importwarcf=warc.open("test.warc.gz")forrecordinf:printrecord['WARC-Target-URI'],record['Content-Length']我希望此代码从warc文件读取流式输入，即zcattest.warc.gz|warc_reader.py请告诉我如何修改此代码以进行流式输入。谢谢 最佳答案 war