Hadoop2.0是只支持新的MapReduce2(YARN)还是同时支持经典和新的MapReduce？ 最佳答案 两者都支持。不同之处在于，您所谓的经典mapreduce现在将作为应用程序运行，而不是集成为框架的一部分。YARN允许社区构建其他类似mapreduce的应用程序以在Hadoop平台上运行。另一个MR2应用程序的示例可以在下面的第一个链接中找到，名为DIstrutedShellBriefExplanationMR2andYARN本文的最底部明确说明了这一点。所有更改为MRv2的人都必须重新编译他们的源代码，它应该可以运

我正在努力以正确的方式为多个maptask分配我的HBase行。我的目标是通过行键拆分我的扫描，并将一组行分别分配给map作业。到目前为止，我只能定义一个扫描，其中我的映射器一次总是获取一行。但这不是我想要的-我需要map-inputset-wise。那么是否有可能拆分我的HBase表resp。扫描成n组行，然后输入n个映射器？我不是在寻找一种解决方案来启动一个MapReduce作业来编写n个文件，然后另一个MapReduce作业将它们作为文本输入再次读回以获取这些集合。提前致谢! 最佳答案 Mappers每次总是获取一行——这就是

我正在评估EC2/EMR用于运行约20个节点的Hadoop集群。(customJAR集群)。我已经在单节点3.3GHz2GBRAM本地VMWare实例上运行了简单的WordCount示例，该实例只需不到10秒即可完成。WordCount示例需要3分钟才能在EMR上完成2c1.mediumm实例(不包括3-5分钟的启动时间)。2个m1.small实例花费相同的时间。在EMR上运行作业会有一些开销，也许这个问题规模太小，所以这似乎可以理解。大约在什么规模的问题上，您开始看到云的性能优势？或者大约有多少个节点或计算单元？ 最佳答案 如果您

我已经为HBase中的数据编写了一个map-reduce作业。它包含多个映射器和一个reducer。Reducer方法接收映射器提供的数据并对其进行一些分析。在HBase中的所有数据处理完成后，我想通过单个Reducer将数据写回HDFS中的文件。目前每次拿到新的数据都可以写到HDFS，但是最后不知道怎么把最后的结论写到HDFS。 最佳答案 因此，如果您尝试将单个reducer的最终结果写入HDFS，您可以尝试以下任何一种方法-使用HadoopAPIFileSystem的create()函数从reducer写入HDFS。在最终计算后

我正在使用CDH4运行Hadoop2.0，并使用OracleJava1.6r31构建了象鸟库我的pig脚本:registerelephant-bird-2.2.3.jarlog=load'loggy.log.lzo'usingcom.twitter.elephantbird.pig.store.LzoPigStorage('');limited=limitlog100;dumplimited;结果:PigStackTrace---------------ERROR2117:Unexpectederrorwhenlaunchingmapreducejob.org.apache.pig.i

我需要解析PDF文档。我有一个java程序来解析PDF文件。(当我解析PDF时，我使用了PDF中那些段落的字体信息。我不会将其转换为文本，因为如果我转换PDF进入文本文件我会丢失我的字体信息。所以我直接使用ApachePDFBox解析带有字体信息的pdf。我使用以下代码加载pdf文件StringinputFile="/home/Desktop/CTT/bcreg20130702a.pdf";Fileinput=newFile(inputFile);pd=PDDocument.load(input);现在我需要编写一个map-reduce程序来解析PDF文档。我不能在mapreduce程

我正在尝试从CDH3升级到CDH4，但从编译到运行时遇到版本冲突。我收到此错误:线程“主”java.lang.IncompatibleClassChangeError中的异常:找到接口(interface)org.apache.hadoop.mapreduce.Counter，但类是预期的从谷歌搜索看来，我的代码是针对Hadoop1.x编译的，并在Hadoop2.0上运行。我正在同一个Hadoop客户端上编译和运行该应用程序，因此它应该都是Hadoop2.0。这是我在客户端或此测试集群中的任何其他节点上运行“hadoop版本”所获得的结果:Hadoop2.0.0-cdh4.4.0颠覆文

我注意到当输入位置是S3中的文件时，在调用EMR作业和实际开始数据的mapreduce处理之间需要等待很长时间。我的问题是，EMR是直接在驻留在nativeS3文件系统中的数据上运行，还是将数据复制到已配置的EC2机器(在EMR集群中)的HDFS集群中，在这种情况下，它会占用大量资源复制数据的时间？ 最佳答案 S3是一种存储机制，肯定不能处理数据。因此，在MR作业中处理之前，必须将数据复制到EC2节点。 关于hadoop-在MapReduce作业中使用之前，AmazonEMR框架是否从S

我有一个包含2个节点的Hadoop0.2.2集群。在我启动的第一台机器上:名称节点数据节点节点管理器资源管理器JobHistoryServer第二次我也启动了所有这些，除了namenode:数据节点节点管理器资源管理器JobHistoryServer我在两台机器上的mapred-site.xml包含:mapred.job.trackerfirstMachine:54311我在两台机器上的core-site.xml包含:fs.default.namehdfs://firstMachine:9000http://firstMachine:50070的控制台报告2个节点:LiveNodes:

我在stackoverflow上看到了几个与此相关的问题，但都没有解决我的问题。使用90Mb文件运行作业时出现LeaseExpiredException13/11/1215:46:41WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToolforthesame.13/11/1215:46:42INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:113/11/1215:46:43INFOmapred.