我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p
我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业
这是我第一次用python学习HadoopMapReduce。为了学习如何连接两个文件，我写了一个map.py来获取两个文件的文件名。这里有两个CSV文件:worksheet1.csvsno,name1,name12,name23,name34,name4worksheet2.csvsno,courseno,grade1,1,801,2,902,1,822,2,95map.py:#!/bin/bash#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysdefmapper():filepath=os.environ["map_input_file"]filename=
即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处
我需要迭代输入拆分不止一次。我需要这个的原因超出了这个问题的范围。假设我只需要它(一个简短的解释是我需要多次使用输入拆分来填充数据结构，并且拆分可能足够大，以至于在第一次迭代后它无法容纳在内存中)我想我可以做一些技巧，例如扩展FileInputFormat和RecordReader多次服务拆分，但我想知道是否有任何在Hadoop中执行此操作的“标准”方式。我不知道在Hadoop中实现此目的的任何标准方法，但可能我错过了一些东西。有什么想法吗？ 最佳答案 在多次拆分过程中，您想对该数据结构做什么？(查找、更新等)您是否尝试过将此操作与
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我在对hdfs上的大约55个文件和总共1B条记录进行简单计数操作时遇到了很多麻烦。spark-shell和PySpark都因OOM错误而失败。我正在使用yarn、MapR、Spark1.3.1和hdfs2.4.1。(它在本地模式下也失败了。)我尝试遵循调整和配置建议，向执行程序投入越来越多的内存。我的配置是conf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("pyspark-testing").set("spark.executor.memory","6g").set("spark.driver.memory","6g").set
看看这些。0:jdbc:hive2>selectdistinctA_COLfromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+-------------+--+|A_COL|+-------------+--+|1999-05-04|+-------------+--+1rowselected(6.127seconds)0:jdbc:hive2>selectcount(*)fromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+------+--+|_c0|+------+--+|0|+------+--+1rowselected(4.206seco
