我有一个运行1.0.4的小型10节点hadoop集群，我正在尝试对其进行设置，以便我能够从网络上不是NameNode的机器提交作业。我有一个简单的示例设置，我使用ToolRunner执行作业,buildJobConf手动，并使用JobClient.submitJob()提交.当我从NameNode运行它时，一切都按预期工作。当我从网络中的任何其他节点运行时，作业被提交并且所有map任务成功完成，但所有reduce任务失败并出现以下异常:org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException:Couldnotfindoutput/map
具体来说，我正在尝试找到一种使用mapreduce计算图中最短路径的方法。我想出的那个似乎需要多轮mapreduce。然而，到目前为止，我在Hadoop上阅读的所有文档似乎都没有清楚地描述运行具有多个阶段的mapreduce作业。从第一阶段的reducer中获取输出，并将其作为输入提供给下一阶段的映射器。我希望Hadoop允许像他这样的东西。 最佳答案 我在这里写了博客:http://codingwiththomas.blogspot.com/2011/04/controlling-hadoop-job-recursion.html
目前，我知道jobtracker可以显示每个maptask所花费的时间，但我想要的不是每个maptask，而是从第一个maptask到最后一个maptask所花费的时间一个节点。例如:1个Map需要2秒，但是当您有100个map任务并且并非所有任务都可以并行执行时，我如何衡量每个节点的时间？是否可以知道每个节点执行整个映射阶段(所有映射任务)所花费的时间？ 最佳答案 您可以使用用户定义的Java计数器来导出每个节点的所有映射器所花费的时间。在Mapper实现中，您需要执行以下操作，1.覆盖设置并记录开始时间。longstartTim
1.在实际的GBase8a项目中，建议客户使用（）类型存储字符串。A.TEXTB.CHARC.VARCHARD.VARCHAR21.C2.以下授权语句（）是正确的。A.grantselectoncourseware.*touserbizManB.grantselectcourseware.*tobizMan@localhostC.grantselecton*tobizMan@localhostD.grantselectoncourseware.*tobizMan@localhost2.D3.selectround(123.456,-2)的执行结果：A.123.46B.123.00C.123.4
我有一份MR工作，其中洗牌阶段持续时间过长。起初我以为这是因为我从Mapper发出了大量数据(大约5GB)。然后我通过添加Combiner解决了这个问题，从而减少了向Reducer发送的数据。在那之后，洗牌期并没有像我想象的那样缩短。我的下一个想法是通过合并Mapper本身来消除Combiner。我从here得到的想法，它说数据需要序列化/反序列化才能使用Combiner。不幸的是，洗牌阶段仍然是一样的。我唯一的想法是，这可能是因为我使用的是单个Reducer。但这不应该是这种情况，因为在使用Combiner或在Mapper中组合时我不会发出大量数据。这是我的统计数据:以下是我的Had
我正在阅读Hadoop:Thedefinitiveguide3rdedtition通过汤姆怀特。它是了解Hadoop内部结构的极好资源,特别是Map-Reduce我感兴趣的。从书中，(第205页):洗牌和排序MapReduce保证每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的过程——并将map输出作为输入传输到reducer——被称为shuffle。我由此推断，key在发送到reducer之前是经过排序的，说明job的map阶段的输出是排序的。请注意:我不称之为映射器，因为映射阶段包括映射器(由程序员编写)和MR框架的内置排序机制。map侧每个映射任务都有一个循环内存缓冲区，它将输
在mapreduce中，每个reduce任务将其输出写入名为part-r-nnnnn的文件，其中nnnnn是与reduce任务关联的分区ID。map/reduce是否合并这些文件？如果是，如何？ 最佳答案 您可以通过调用委托(delegate)整个归约输出文件的合并，而不是自己进行文件合并:hadoopfs-getmerge/output/dir/on/hdfs//desired/local/output/file.txt注意这会在本地合并HDFS文件。运行前确保有足够的磁盘空间 关于h
在MapReduce编程中，reduce阶段有洗牌、排序和reduce作为其子部分。排序是一项代价高昂的事情。在MapReduce编程中，reducer中的洗牌和排序阶段的目的是什么？ 最佳答案 首先shuffling是将数据从mappers传输到reducers的过程，所以我认为这对reducers来说是必要的，否则他们将无法有任何输入(或来自每个映射器的输入)。洗牌甚至可以在映射阶段完成之前开始，以节省一些时间。这就是为什么本地图状态尚未达到100%时，您会看到减少状态大于0%(但小于33%)的原因。排序为reducer节省时间
目前我有一些效果:会输出一些效果:Array([0]=>Array([type_id]=>1[type_name]=>InStock[type_visible]=>1[type_locked]=>0)[1]=>Array([type_id]=>2[type_name]=>OutofStock[type_visible]=>1[type_locked]=>1)[2]=>Array([type_id]=>3[type_name]=>Offline[type_visible]=>0[type_locked]=>1)[3]=>Array([type_id]=>5[type_name]=>Hid
我有7年的PHP/MySQL工作经验。几天以来，我进退两难，因为在跨国公司或银行领域看不到PHP的很多机会。脑海里冒出的问题是“现阶段从PHP/MySQL转向.NET是否值得”如果我在没有任何计划的情况下转换，我会赚多少钱。因为最终一切都归结为金钱。请建议这个转换是否可以帮助我在这一点上赚钱。 最佳答案 为什么要切换？两者都做。这会大大增加您的值(value)。PHP在某些情况下是比.NET更好的选择，而.NET在某些情况下是比PHP更好的选择。 关于php-在这个阶段从PHP/MySQ
