我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
对于某个HadoopMapReducemapper任务，我已经有了mapper任务的完整执行时间。一般来说，映射器有三个步骤:(1)从HDFS或其他来源(如AmazonS3)读取输入；(2)处理输入数据；(3)将中间结果写入本地磁盘。现在，我想知道是否有可能知道每一步花费的时间。我的目的是得到(1)映射器从HDFS或S3读取输入需要多长时间的结果。结果仅表明映射器的读取速度。它更像是映射器的I/O性能；(2)mapper处理这些数据需要多长时间，更像是task的计算能力。有人知道如何获得这些结果吗？谢谢。 最佳答案 只需实现一个不发
我写了一个这样的映射器:@Overrideprotectedvoidmap(VarLongWritableuserId,RecommendedItemsWritablerecommendations,Contextctx)throwsIOException,InterruptedException{Listitems=recommendations.getRecommendedItems();for(RecommendedItemitem:items){longuserID=Long.valueOf(userId.toString().trim());System.out.printl
我需要知道Mappers在Reducer中输出的记录数。只有一个Reducer，所以我想这可以简化事情。我的第一个想法是在mappers中增加一个计数器并在reducer中获取它，后来我发现这样的计数器已经存在，但它似乎“不应该”从reducer中读取，而只能从驱动程序中读取.我应该使用计数器以及如何正确使用，还是有其他方法？ 最佳答案 是的，您可以利用一些固有的计数器，这些计数器甚至会在MR作业结束时被丢弃。在https://martin.atlassian.net/wiki/x/SYBmAQ上搜索“map输出记录”查看读取记录总
我已经编写了一个MapReduce代码用于在CDH4集群上运行它。我的要求是读取完整的文件作为值，文件名作为键。为此，我编写了自定义InputFormat和RecordReader类。自定义输入格式类:FullFileInputFormat.javaimportjava.io.*;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importFullFileRecordReader;publicclassFullFileInputFormatextendsFileInputFormat{@Overridep
我搜索了一段时间，发现使用hadoop2+yarn的MapReduce集群每个节点具有以下数量的并发映射和减少:并发映射#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb并发减少#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.reduce.memory.mb但是，我设置了一个包含10台机器的集群，配置如下:'yarn_site'=>{'yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores'=>'32','yarn.nodemanager.resou
我试图同时处理一个数据集的四行。为此，我在映射器中使用了一个变量lineCount。但是我没有正确获得部分输出。这是我的映射器类:-publicclassGC_MapperextendsMapper{intlineCount=0;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();if(lineCount%4==0){context.write(newText("#Reads"),newIntWr
我刚刚开始学习Hadoop，我想确认我对“XML文件如何存储在HDFS中并由Mappers处理”相关的理解。我有一个XML格式的XML文件，如下所示。其简单的客户列表XML示例。此文件的大小为1GB。现在，如果我将这个文件移动到HDFS中，它将被分成16个block(如果我们将每个分割的默认block大小保持为64MB)。因此将执行16个映射器来处理此文件，每个block一个。......现在，如果我理解正确的话，MappReduce作业的Mapper会考虑每个完整的用于处理的标记可能会失败，因为使用-put将这种XML文件放入HDFS。或-copyFromLocal不保证HDFS中的
这个问题在这里已经有了答案:Keyofobjecttypeinthehadoopmapper(1个回答)关闭7年前。我是Hadoop的新手，对Mapper感到困惑参数。以众所周知的WordCount为例:classTokenizerMapperextendsMapper{privateTextoutputKey;privateIntWritableoutputVal;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext){outputKey=newText();outputVal=newIntWritable(1);}@Overridepublicvoidma
我在某处读到如果我们在创建Mapper/Reducer时定义输出可写项可能会提高性能，并且在Mapper/Reducer中我们应该只设置可写项的值而不是为每个输出记录创建可写项。例如(伪代码):IntWritableidWritable=newIntWritable();map(){idWritable.setValue(outputValue);emit(idWritable);}比以下更优化:map(){IntWritableidWritable=newIntWritable(outputValue);emit(idWritable);}这是真的吗？在创建将用于所有输出记录的Map
