join2_mapper.py#!/usr/bin/envpythonimportsysshows=[]forlineinsys.stdin:line=line.strip()key_value=line.split(',')ifkey_value[1]=='ABC':ifkey_value[1]notinshows:shows.append(key_value[0])ifkey_value[1].isdigit()and(key_value[0]inshows):print('{0}\t{1}'.format(key_value[0],key_value[1]))样本i/pHourl
我是MapReduce的新手，我对这段代码中Mapper类和Reducer类的设计有一些疑问我熟悉MapReduce中的MapSideJoining，我了解到:publicstaticclassCustsMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{在这里，在上面的代码片段中我了解到我们将类扩展到Mapper类和作为Object是一把key，Text是一个值，因此map方法将此键值作为context的输入对象在这里作为
我正在尝试为Hadoop设计映射器和缩减器。我是Hadoop的新手，我对映射器和缩减器应该如何为我的特定应用程序工作感到有点困惑。我的映射器的输入是一个大的有向图的连通性。它是一个2列输入，其中每一行都是一个单独的边缘连接。第一列是起始节点ID，第二列是每条边的结束节点ID。我正在尝试将每个起始节点ID的邻居数输出到一个2列文本文件中，其中第一列按起始节点ID递增的顺序排序。我的问题是:(1)输入已经设置好，每一行都是一个键值对，其中键是起始节点id，值是结束节点id。映射器是否只是简单地读入每一行并将其写出？这似乎是多余的。(2)排序是在mapper和reducer之间进行，还是排序
如何将Mapper中收集的少量元数据传递给Reducer？在我的特定问题中，我只想传递两个long值，所以我不会为这些使用MultipleOutputFormat或MultipleOutputs。我尝试过的一些变体:(1)映射器context.getCounter("Countergroup","Counter").increment(1);reducercounter=context.getCounter("Countergroup","Counter").getValue();计数器不会定期更新，因此Reducer中的函数调用结果为0值。(2)映射器context.getConfi
正如标题所说，我有一个关于map-reduce的任务设计:经过思考，我认为只需要将部分数据(可能是10%的数据)送入reducer，剩下的数据直接输出到HDFS即可。然后最后，我只是合并了mapper和reducer的这两个输出文件(我必须得到一个关于这个总数据的统一文件或目录)。我认为，通过这样做，可以降低此任务运行的带宽成本。那么我的想法能实现吗？(我知道如何直接从mapper输出到HDFS，但这需要mapper既输出到HDFS又将数据发送到reducer) 最佳答案 一种解决方案是使用MultipleOutputs'swrit
我必须实现两个mapReduce作业，Mapper_2需要Reducer_1的输出。Mapper_2还需要另一个输入，即文本文件。如何使用这两个输入设计mapper_2？换句话说，如何在mapper_2中定义两个输入参数作为mapreduce中上一个作业的输出和一个文本文件？ 最佳答案 据我了解，问题是您需要两个具有相同映射器的输入路径。我对吗？如果是这样，您可以使用:MultipleInputs.addInputPath(Job,TextInputPath,SomeInputFormat.class,Mapper_2.class)
在我的mapper类中，我逐行读取文件并在每行上执行一些字符串操作(即从字符串中删除特殊字符)，然后在reducer中将每行存储在一个新文件中。基本上我的reducer只创建文件并将每一行写入新文件，所以我的映射器有可能创建文件而不是将数据传递给reducer。这意味着我不想要reducer并在映射器中执行它的操作。我对Mapreduce了解不多，所以任何类型的帮助都是可观的 最佳答案 是的，你想要的是很有可能的，你需要的是一个只有map的工作。即只有mapper而没有reducer的作业。实现它的方法是在驱动程序类中将reduce
我在DefiniteGuide:Hadoopinpg206中有以下文字。在写入磁盘之前，线程首先将数据划分为对应的分区到他们最终将被发送到的reducer。在每个分区内，后台线程按键执行内存中排序，如果有组合器功能，它在排序的输出上运行。运行combiner函数可以得到更多紧凑的map输出，因此写入本地磁盘和传输到的数据较少reducer。那么有了这个理解，我可以排序为Mapper，partitioner，shuffle/sort，Combiner的顺序吗？ 最佳答案 我写了一篇关于此的好文章:http://0x0fff.com/h
据我所知，如果驱动程序类中未提及映射器类，它将使用恒等映射器以及同样的reducer。但是，如果不编写任何映射器类，谁将调用hdfs输入数据并对其进行处理并发送到reducer。 最佳答案 Mapper类是必需的。正如您所说，如果您没有在驱动程序中指定Mapper类，那么将使用IdentityMapper。Butifnotwritinganymapperclass,whowillcallthehdfsinputdataandprocessitandsendtoreducer.因此，如果您不编写任何映射器类，IdentityMappe
我在伪分布式hadoop设置上运行mapreduce作业。我在哪里可以找到映射器、分区器和组合器的输出文件？有没有办法检查每个操作的输出？ 最佳答案 MapReduce中的中间输出存储在运行任务的节点上的本地临时存储中(而不是在HDFS中)。您可以在Hadoopconf中查找本地临时目录所在的位置，然后逐个节点地手动检查它们。一般来说，可能有更好的方法通过日志消息或计数器来完成您认为您想做的事情。您可以做的另一件事是关闭reducer，以便您的Mappers直接写入HDFS，以便您可以检查它。
