我写了下面的代码来过滤掉与141不匹配的行，但我希望这个141是动态的，并且想在执行这个mapreduce程序时从命令行传递一个值。我不确定如何将参数从主函数传递到分区程序类。publicclassCharecterCountPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritablevalue,intnumReduceTasks){//intline_length=Integer.parseInt();if(value.get()==141){return0;}else{return1
我们已经编写了一个mapreduce作业来处理日志文件。到目前为止，我们有大约52GB的输入文件，但处理数据大约需要一个小时。它默认只创建一个reducer作业。我们经常会看到reduce任务中出现超时错误，然后它会重新启动并完成.以下是成功完成工作的统计数据。请告诉我们如何改进性能。FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=876100387FILE:Numberofbyteswritten=1767603407FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE
我有一个要求是——一个。假设我有100GB的文件/数据我已经编写了MapReduce作业来根据特定逻辑处理这些数据。我解雇了MapReduce作业，但在读取50GB后它失败了所以我的问题是-我可以从第51GB恢复MapReduce作业吗？如果有人知道如何去做，请告诉我，我不想重新处理我在故障点之前处理过的数据。提前致谢 最佳答案 简短回答:没有。这就是为什么很难使用Hadoop或MPI等大型批处理系统。大型作业的重启不仅从资源消耗的角度来看效率低下，而且在心理上也非常压抑。这就是为什么您的主要目标是将单个作业的运行时间减少到不超过几
假设我在HDFS中有一个包含以下数据的文件:EmpId,EmpName,Dept,Salary121,Raj,Dept1,8000122,Kiran,Dept2,6000123,John,Dept3,9000使用MapReduce我只想获得最高Salary员工的Salary和EmpName我能够获得最高Salary但无法获得相应的EmpName。通过在我的map类中保留空键和在我的中保留Math.max()，我只能获得最大Salary减少类。当我将key保留为EmpName时，它会显示唯一员工的所有薪水。我的Mapreduce代码文件:test.csv121,Raj,Dept1,800
我正在尝试读取目录中的文件，该目录的路径被指定为MapReduce程序的参数。目的是对每个文件执行一些计算(比如特定单词的出现次数)。此外，文件名必须与模式匹配(例如.java文件)。程序的输出是文件名和计算值。到目前为止，我已经能够实现一个非常基本的Map程序，该程序无需任何特定模式即可读取目录的内容并输出文件名和常数。映射器代码看起来像这样publicclassCCMapperextendsMapper{privatestaticIntWritablecomplexityCount=newIntWritable(1);privateTextresult=newText();publ
我的hbase表是这样的:key---------valueid1/blavalue1id1/blablavalue2id2/blavalue3id2/blablavalue4....有数百万个以id1开头的键和数百万个以id2开头的键。我想用mapReduce从hbase读取数据，因为有很多键以相同的ID和每个ID一张map是不够的。我更喜欢每个Id100个映射器我希望超过1个映射器将在已按id过滤的同一个scannerResult上运行。我阅读了TableMapReduceUtil并尝试了以下操作:Configurationconfig=HBaseConfiguration.cre
我编写了一个MapReduce程序来分析这种形式的用户的数据集UserID::Gender::Age::MoviesRated::ZipCode1::F::1::10::480672::M::56::16::700723::M::25::15::55117我要findthetop10zipcodesbasedontheavarageageofusersbelongingtothatzipcode,inthedescendingorderoftheavarageage.Top10meanstheyoungest10avarageageofusersofthatzipcode.我有一个Ma
我目前正在处理一个JavaMapReduce作业，它应该将数据输出到一个分桶的Hive表。我想到了两种方法:首先直接通过HCatalog写入Hive。问题是，这种方法不支持写入分桶Hive表。因此，当使用分桶Hive表时，我需要先写入非分桶表，然后将其复制到分桶表。第二个选项是将输出写入文本文件，然后将此数据加载到Hive中。此处的最佳做法是什么？哪种方法在处理大量数据时性能更好(考虑到内存和所用时间)？如果我还可以使用非分桶Hive表，哪种方法更好？非常感谢! 最佳答案 对于非分桶表，您可以将MapReduce输出存储在表存储位置
我面临一个独特的问题，想在这里征求您的意见。我有一个遗留的map-reduce应用程序，其中多个map-reduce作业顺序运行，中间数据来回写入HDFS。由于将中间数据写入HDFS，具有小数据的作业从HDFS的特性中得不偿失，并且比非Hadoop等效作业花费的时间要长得多。最终我计划将我所有的mapreduce作业转换为SparkDAG，但这是一个巨大的变化，所以我有理由拖延。作为短期解决方案，我真正想要的是更改存储层，以便我继续受益于map-reduce并行性，但不会为存储层付出太多代价。在那个方向上，我正在考虑使用Spark作为存储层，其中map-reduce作业将通过Spark
所以我有一个巨大的访问日志文件，我正试图在服务器上找到命中率最高的路径。查找一条路径被命中的次数是一个传统的字数统计问题。但是，由于输出值未在MR作业中排序(仅对键进行排序)，我正在执行另一个MR作业，其中映射器将上一个作业的输出作为输入，我使用InverseMapper.java反转键和值并使用IdentityReducer(Reducer.java)，因为不需要聚合，我只需要对键(即第一个作业的值)进行排序。这是我的代码:packageedu.pitt.cloud.CloudProject;importjava.io.IOException;importorg.apache.had
