我正在阅读与Hadoop的HIPI图像处理API相关的论文，网址为:http://cs.ucsb.edu/~cmsweeney/papers/undergrad_thesis.pdf在解释其中的协方差示例时，该论文说“因为HIPI为每个映射任务分配一个图像，所以很容易随机抽取100个补丁的图像并执行此计算”。但是论文中显示的第一个图描绘了一个架构，其中多个图像被输入到一个maptask中!令人惊讶的是，他们写道一张图像由一个maptask处理，因为它会产生太多maptask，因为他们也在解决小文件问题。如果这是真的，那么带有MultithreadedMapper的序列文件是一个更好的选
在我的Hadoop流作业的第一步，我的性能非常糟糕:在我看来，映射器从S3读取大约40KB/s-50KB/s。从S3读取约100MB的数据需要一个多小时!数据的存储方式:S3存储桶中有数千个~5-10KBGZip文件。我最近解压了一个100MB样本数据集的所有文件，并将其作为单个GZip文件上传到同一个S3存储桶中，我的任务在3分钟内完成(对比之前的1小时运行)受到鼓舞，我解压了一个2GB样本数据集的所有文件，并将其作为单个GZip文件上传到同一个S3存储桶中，我的任务再次花费了1个多小时:之后我终止了任务.我还没有玩过mapred.min.split.size和mapred.max.
我们构建了第一个版本的服务，需要接收图像和pdf文件，然后对每个文件进行大量处理，并为我们构建的网络和移动客户端提供几个调整大小的变体。在处理方面，我们执行:9种适用于网络和移动设备的图片尺寸变体300dpi图像的平铺(a-lamap平铺)5个图像处理和机器学习/标记过程在连续运行完整管道测试时，处理大约120张图像大约需要18分钟。我们正在努力大幅缩短该时间。当然，一件事是并行进行各种处理，只有少数依赖关系，例如，在生成几个关键变体之前，我们无法处理图像处理/机器学习步骤。从架构的角度来看，我们希望从我们的网络层卸载所有处理，但也需要将图像提供给网络/移动客户端。我们一直在研究用于并
我正在尝试构建用于在kubernetes中部署的spark容器镜像，我怀疑我做错了。运行图像时出现以下错误:/opt/spark/conf/spark-env.sh:line72:/home/me/hadoop_s3/bin/hadoop:NosuchfileordirectoryError:AJNIerrorhasoccurred,pleasecheckyourinstallationandtryagainExceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/slf4j/Loggeratjava.lang.Class.ge
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭11年前。我正在motionestimation上做一个项目在视频序列的两帧之间使用BlockMatchingAlgorithm并使用SAD指标。它涉及在窗口大小中计算引用帧的每个block和候选帧的每个block之间的SAD，以获得两个帧之间的运动矢量。我想使用MapReduce实现相同的功能。以键值对的形式拆分框架，但我无法弄清楚逻辑，因为我到处都能看到wordCount或查询搜索问题，这与我的不相似
我有下面的awkreducer程序，它在计算键值对中的值时运行良好。#!/bin/awk-fBEGIN{FS="\t";}{A[$1]+=$2;}END{for(iinA){printf("%s\t%d\n",i,A[i])}}上面的reducer效果很好，有没有什么优化的写法...？输入:APPLE1APPLE11ORANGE1ORANGE1MANGO1BANANA1111ORANGE11APPLE1BANANA1输出:APPLE3BANANA2MANGO1ORANGE35 最佳答案 取决于您对优化的定义-您当前的解决方案是有限的
我想在嵌入式java程序中执行pig命令。目前，我在本地模式下尝试Pig。我的数据文件大小约为15MB，但此命令的执行时间很长，所以我认为我的脚本需要优化...我的脚本:A=LOAD'data'USINGPigPrismeLoader('data.xml');filter_response_time_less_than_1_s=FILTERABY(response_time=1000.0ANDresponse_time=2000.0);star__zne_asfo_access_log=FOREACH(COGROUPABY(date_day,url,date_minute,ret_co
根据配置单元模板:hive.optimize.skewjoin:是否启用倾斜连接优化。算法如下:在运行时，检测具有较大偏斜的键。不处理这些key，而是将它们临时存储在HDFS目录中。在后续的map-reduce作业中，处理那些倾斜的键。不需要为所有表倾斜相同的键，因此，后续的map-reduce作业(对于倾斜的键)会快得多，因为它将是map-join。hive.groupby.skewindata:数据是否存在倾斜优化groupby查询但我不明白是否hive.groupby.skewindata是否依赖于hive.optimize.skewjoin？ 最佳答
我正在做一项Hadoop工作，对一个或多个可能非常大的PGM文件进行卷积。每个映射器将处理来自其中一个文件的一定数量的行，并且缩减器将文件重新组合在一起。但是，每个映射器都需要在其进行卷积的上下几行。通常这不是问题，因为我创建了一个RecordReader来获得这种冗余，但它对InputSplit的第一行和最后一行提出了一个问题，因为我无法访问上次拆分的行。有什么方法可以使InputSplits重叠，以便第一行的最后几行是第二行的前几行？ 最佳答案 您可以编写自己的自定义拆分器。参见thispost通过史蒂文·刘易斯
Hadoophdfsdocumentation表示此旋钮指定是否应压缩“dfs图像”。那具体指的是什么？存储在hdfs中的输入文件、输出文件(有一个单独的参数)或其他什么？ 最佳答案 这里的“dfsimage”是实际dfs的副本，在检查点时创建。当最初创建检查点时，检查点有助于恢复到以前的dfs状态。图像文件包含dfs中存在的所有文件。压缩会尝试使用压缩编解码器将此文件压缩到更小的大小。 关于hadoop-启用dfs.image.compress时会压缩什么？，我们在StackOverf
