我在哪里可以找到下面提到的示例程序的详细文档，我无法在文档中找到它。hduser@canberra:~/work/software/cloudera/hadoop-2.0.0-cdh4.0.0$hadoopjarsrc/hadoop-mapreduce-project/hadoop-mapreduce-examples/target/hadoop-mapreduce-examples-2.0.0-cdh4.0.0.jarAnexampleprogrammustbegivenasthefirstargument.Validprogramnamesare:aggregatewordcoun

如果我通过Mapper和Reducer中的stdout(Java中的System.out)和stderr(Java中的System.err)输出一些消息，我可以在任务跟踪器节点中的什么地方看到它们？我想目录位置也可以通过一些参数配置？ 最佳答案 这可能取决于您使用的是哪个发行版，但使用我们的cdh3设置，我们可以在任务运行的节点上的/usr/lib/hadoop-0.20/logs/userlogs//下找到它们。例如，stderr将位于:/usr/lib/hadoop-0.20/logs/userlogs/job_20120701

我想知道是否有任何任务示例不适合MapReduce。有一些具体的例子会很棒。谢谢! 最佳答案 其中一些可能是主观的，所以我会尽量坚持最认同的:流数据--MapReduce本质上是批处理的。您在MapReduce中编写的内容时不时地运行，但很难获得它，因此它会处理实时传入的数据流。有一些项目正在计划解决这个问题，例如Storm。实时分析--同样，MapReduce是批处理的，专为聚合和大规模性能量身定制，无法快速获得答案。每个作业预计会有1-2分钟的开销，因此使用MapReduce获得不到一分钟的响应时间非常具有挑战性。这与作为软件的

我遵循本教程http://www.mongodb.org/display/DOCS/Hadoop+Quick+Start构建mongodb-hadoop。我尝试构建TreasuryYield示例(我的Hadoop版本是0.20.2。)，但是当我提交MapReduce作业时出现以下错误:12/10/2414:01:09INFOutil.MongoTool:Createdaconf:'Configuration:core-default.xml,core-site.xml,mongo-defaults.xml,mongo-treasury_yield.xml'on{classcom.mon

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭去年。ImprovethisquestionThis问题回答了我的部分问题，但不完全。我如何运行管理它的脚本，它来self的本地文件系统吗？MrJob或Dumbo之类的东西究竟在哪里出现？还有其他选择吗？我正在尝试运行K-Means，其中每次迭代(MapReduce作业)输出将作为HadoopStreaming和Python下一次迭代的输入。我没有太多经验，任何信息都可以帮助我完成这项工作。谢谢!

本文xrds:article在“权衡示例”小节中，描述了一种将每条记录与输入文件的所有其他记录连接起来的方式(第一种)。我想知道在mapreduce中如果不只在一个映射器中传递整个输入文件怎么可能。 最佳答案 MapReduce有三种主要的连接类型(还有一些其他类型)。ReduceSideJoin-对于两个数据集，您输出“外键”作为映射器的输出键。你使用类似MultipleInputs的东西一次加载两个数据集。在reducer中，来自两个数据集的数据通过外键汇集在一起​​，这允许您在那里执行连接逻辑(可能像笛卡尔积)。这是通用的，几

我在执行MapReduce程序时遇到以下错误。我已将所有jar放在hadoop/lib目录中，并且还在-libjars中提到了这些jar。这是我正在执行的命令:$HADOOP_HOME/bin/hadoop--config$HADOOP_HOME/confjar/home/shash/distinct.jarHwordCount-libjars$LIB_JARSWordCountHWordCount2java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hcatalog.mapreduce.HCat

您好，我想更好地了解map降低性能。什么决定了在Hadoop中实现的MapReduce算法的性能？是计算时间，如果有大量数据必须在节点处处理，还是磁盘写入和读取时间？当我运行一些mapreduce程序时，我观察到磁盘写入时间比磁盘读取时间要长。我想知道磁盘写入的开销是否远远大于计算时间(CPU时间)，需要在节点处处理大量数据。与I/O访问相比，CPU时间是否微不足道？下面的算法是在每个reduce节点上发生的事情:我想知道与从HDFS读取输入然后处理后将输出写入HDFS相比，执行此算法的CPU时间是否微不足道。Input:Risamultisetofrecordssortedbythe

我在Ubuntu12.04LTS中部署了Hadoop0.23.6。我能够复制文件并进行文件操作。我正在使用YARN进行mapreduce。当我尝试使用hadoop-mapreduce-examples-0.23.6.jar运行任何mapreduce应用程序时出现以下错误使用的命令:bin/hadoopjarhadoop-mapreduce-examples-0.23.6.jarrandomwriter-Dmapreduce.randomwriter.mapsperhost=1-Dmapreduce.job.user.name=$USER-Dmapreduce.randomwriter.

我一直在看hadoop的这个字数统计示例:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/mapred_tutorial.html#Source+Code而且我对Map函数有点困惑。在所示的map函数中，它接受一个LongWritable类型的“键”，但这个参数从未在Map函数的主体中使用。应用程序程序员希望Hadoop为这个key传递什么？如果map函数只是从一行文本或其他内容中解析值，为什么它需要一个键。有人可以给我一个输入需要键和值的例子吗？我只看到map为V1->(K2,V2)。另外一个问题:在hadoop的真正实现中，他们的多个归约步骤是不是？如果是