有什么方法可以运行现有的mapreduce程序，使其仅从输入文件的给定偏移量开始处理？例如:如果给定的偏移量是500，mapreduce程序应该从第500个字节开始处理输入文件。 最佳答案 这是可能的，但需要Java编码和创建自定义InputFormat。例如，您可以子类化FileInputFormat并覆盖方法publicListgetSplits(JobContextjob)和protectedFileSplitmakeSplit(Pathfile,longstart,longlength,String[]hosts)。要传递起
mapreduce分区内的数据是否已排序，如果是，如何排序？AFAIK，它是根据key分组的。如果它在内部排序，那么对所有分区内的所有数据进行排序不是一种开销吗？ 最佳答案 如果您谈论的是映射器作为输入接收的输入拆分，那么不是；它们没有排序，因为这确实会产生不必要的开销。排序在map阶段结束之前开始(仅当使用reducer时)，因此reduce函数的输入已排序。Partitioner定义了指定哪个reducer将处理映射器输出的标准。HashPartitioner(默认使用的Partitioner的实现)对映射器的输出键进行哈希处理
我在ubuntu13.10上使用hadoop1.2.1。我正在运行输入文件大小为25GB的排序问题。但是我收到错误:14/09/2912:42:47INFOmapred.JobClient:map51%reduce17%14/09/2912:44:08INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201409291048_0003_m_000208_0,Status:FAILEDjava.lang.Throwable:ChildErroratorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.java:271)
Hadoop天生就是为处理大数据而创建的。但是，如果Mappers的输出也很大，太大而无法容纳Reducers内存，会发生什么情况？假设我们正在考虑要聚类的大量数据。我们使用一些分区算法，它会找到指定数量的元素“组”(簇)，这样一个簇中的元素是相似的，但属于不同簇的元素是不同的。通常需要指定簇数。如果我尝试将K-means实现为最著名的聚类算法，一次迭代将如下所示:映射阶段-将对象分配到最近的质心Reducephase-根据集群中的所有对象计算新的质心但是如果我们只有两个集群会怎样？在那种情况下，大数据集将被分成两部分，并且只有两个键，每个键的值将包含大数据集的一半。我不明白的是-
基于Hadoop-权威指南中的wordcount示例，我开发了一个mapreduce作业来计算无序字符串元组的出现次数。输入看起来像这样(只是更大):abccddbaaddd运行mapreduce我希望输出是(对于这个例子):cc1dd1ab2ad1dd1这意味着，我希望元组a,b和b,a被认为是相同的。这个问题已经在这里问过:HadoopMapReduce:TwovaluesaskeyinMapper-Reducer可能在这里解决了https://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module5.html#keytypes.对于大型输入文件，我得
HadoopMapreduce的新手，我不确定为什么会收到此错误。我目前得到:NotavalidJAR:/nfsdata/DSCluster/home/user/bli1/wordcount/wc.jar这是我的过程:HDFS文件结构:/bli1/wordcountwc.jarWordCount.java/inputfile01/outputfile02在本地机器上创建WordCount.java和wc.jar与jarcfwc.jarWordCount.java在本地机器上创建file01和file02创建/input和/output/wordcount内的目录在hdfs中使用hdfs
我正在编写一个mapreduce程序来处理一个文本文件，将一个字符串附加到每一行。我面临的问题是映射器的map方法中的文本值不正确。每当文件中的一行小于前一行时，会自动将几个字符附加到该行以使该行的长度等于上一行的长度。映射方法参数如下*@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{*我正在记录map方法中的值并观察此行为。有什么指点吗？代码片段DriverConfigurationconfiguration=newCon
Hadoopmapreduce是一个分析大数据的框架。所以，其中一个例子分析大数据是计数程序。所以我想问一下，hadoopIntWritable范围有多长(如果数据到十亿是否适合使用？)。而如果我们要计数，我们用JavaInt数据类型做add或count操作，那么JavaInt数据类型范围呢？分析大数据是否也合适？(如果数据到十亿)非常感谢...... 最佳答案 int数据类型是一个32位有符号二进制补码整数。它的最小值为-2,147,483,648，最大值为2,147,483,647(含)。IntWritable也具有相同的范围容
我是Hadoop/MR领域的新手，正在尝试解决以下问题:一所大学试图根据其受欢迎程度找出过去20年开设的前20门学科。该程序应该通过计算每个校区的独特学生的访问次数来找出前20个主题。理想的输出应该是这样的:Campus1Mathes:3500Law:3200JavaProg:2830Anatomy:2701...Campus2DB:4200Chamistry:4190Business:3999Astronomy:3500...Campus3C/C++:2800Python:2799BigData:1900WebDev:1200.........有两个文件包含不同但相关的数据集:sub
当我试图理解hadoop架构时，我想弄清楚一些问题。当有大数据输入时，HDFS会把它分成很多block(每个block64MB或128MB)然后复制很多次存储在内存块中，对吧？但是，我仍然不知道MapReduce在哪里工作。是用分合数据来存储的吗？或者用它来返回一些有用的输出？ 最佳答案 在HDFS中存储数据与使用MapReduce范式分析数据是完全不同的事情。当上传到HDFS时，大数据文件被拆分成block存储在数据节点中，每个block被复制的次数与配置的复制因子(默认为3)一样多。数据拆分就像将文件除以配置的block大小一样
