我是Hadoop的新手，两天来我一直在努力弄清楚为什么output.collect没有收集正确的值。我自己解释一下:事实上，(为了简化起见)我有以下映射方法:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{try{ForXmlHandlingmessage=(ForXmlHandling)unmarshaller.unmarshal(newStringReader(value.toString()));MyObjectrow=XmlParse
我是spark的新手，但正在尝试进行一些开发。我正在遵循thesparkdeveloperpage中的“减少构建时间”说明.创建正常程序集后，我编写了一些依赖于一个特定jar的类。我在spark-shell中测试了我的包，通过定义SPARK_CLASSPATH，我已经能够在其中包含我的jar，但问题在于实际编译我的代码。我想要实现的是在编译我添加的包时包含那个jar(使用build/sbtcompile)。我可以通过在build/sbt文件或sbt-launch-lib.bash中添加我的jar路径来做到这一点吗？如果可以的话，怎么做？(旁注:我还不想将jar包含在程序集中，因为我对它
所以我想弄清楚这个MapReduce程序问题的逻辑，我不需要代码，只需要逻辑方面的帮助，因为我对MapReduce还是新手，我不太熟悉所有可能的解决方法一个问题。我尝试查找类似的程序，但没有成功。问题:给定一个名称列表(为简单起见，只考虑第一个字符)输入:A,BD,FP,EA,BA,CB,AE,P我需要使用MapReduce仅打印那些按字母顺序和相反顺序提到的对(按字母顺序)。所以输出将是:A,BE,P注意:打印的是E,P而不是P,E，因为它必须按字母顺序排列。有人能帮忙吗？ 最佳答案 在Map-Reduce程序中，主要问题是:什么
我有一个驱动程序，它在Hadoop2.4.0上使用org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(boolean)启动MapReduce作业。我遇到的问题是，如果驱动程序在作业中途崩溃，作业将继续运行。如果驱动程序崩溃，有没有办法杀死启动的MapReduce作业？驱动程序是否崩溃不是我能控制的。我猜这需要客户端和作业定期相互轮询。API中是否有针对此的设置或方法？ 最佳答案 您可以在yarnwebUI中找到您的applicationId(jobId)，或者您可以输入yarnappl
如果我在本地模式下运行pig@hadoop(因为我不想使用hdfs)，那么它会在单线程/单进程模式下处理我的脚本。如果我将hadoop设置为伪模式(hdfswithreplication=1)，那么pig@hadoop不喜欢我的file:///...:traj=LOAD'file:///root/traj'USINGorg.apache.pig.piggybank.storage.CSVExcelStorage(';','NO_MULTILINE','UNIX','SKIP_INPUT_HEADER')AS(a1:chararray,a2:long,a3:long,a4:float,a
我正在使用hadoop1.0.3和sqoop1.4.6。我正在尝试将一个表从MySQL导入到hdfs。我收到以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.IncompatibleClassChangeError:Foundclassorg.apache.hadoop.mapreduce.JobContext,butinterfacewasexpectedatorg.apache.sqoop.config.ConfigurationHelper.getJobNumMaps(ConfigurationHelper.java:65)atcom.cloudera.
假设我有一个RDD[U]，它总是只包含1个分区。我的任务是用位于n个分区上的另一个RDD[T]的内容填充这个RDD。最终输出应该是RDD[U]的n个分区。我最初尝试做的是:valnewRDD=firstRDD.zip(secondRDD).map{case(a,b)=>a.insert(b)}但是我得到一个错误:Can'tzipRDDswithunequalnumbersofpartitions我可以在RDDapi中看到documentation有一个名为zipPartitions()的方法。是否有可能，如果可以，如何使用此方法将RDD[T]中的每个分区压缩为RDD[U]的单个分区并执
我正在尝试编写一个MapReduce程序，我正在尝试使用GeoLite数据库来解析IP地址的位置。我不确定如何将数据库文件传递给映射器以及要使用哪些依赖项？ 最佳答案 在MapReducehadoop中使用GeoLite数据库的一种方法是将数据库作为缓存文件传递，方法是使用:DistributedCache.addCacheFile(inputPath.toUri(),job.getConfiguration());您可以使用缓存文件将.mmdb文件传递给每个映射器。我用于使用GeoLite数据库的依赖项是:com.maxmin
我正在使用hadoop的mapreduce从hdfs中读取一个文件，将其放入一个简单的解析器，然后将该解析器的输出写回到hdfs。我还没有reducetask。我想知道为什么我的输出文件中有大约300个重复项。这是我的map方法。publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{FileSplitfsplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();Mainparser=newMain();StringdatFi
我是mapreduce程序的新手。我正在关注TomwhiteHadoop权威指南。我正在做天气数据程序，我想在其中找到每年的最高温度。我有4个1901、1902、1904、1905年的文件，每年一个文件(我每年制作一个文件)。如何在mapreducemaper程序中设置四个输入文件。Hadoop安装在伪分布式模式下。请帮助我。 最佳答案 如果您使用的是hadoop流媒体，请尝试以下操作:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-inputmyInputD
