在我的应用程序中，我需要使用年份作为键值。我认为Text更适合key，因为我们通常按年份对特定度量进行分组，而IntWritable用于我们求和或平均的值。但我也认为我们可以使用IntWritable作为年份的类型，因为我们可以将年份表示为int，没有什么可以阻止它，对吗？我想了解哪个更适合一年作为关键-是Text还是IntWritable？ 最佳答案 两者都适用，但在效率方面存在重要差异。首先，如果您的记录数量“较少”，那么我将要讨论的内容可能微不足道，不值得担心。但是，如果您计划处理TB的数据，那么节省的周期可能加起来长达几分钟
我的程序如下:publicstaticclassMapClassextendsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//yourmapcodegoeshereString[]fields=value.toString().split(",");for(Stringstr:fields){context.write(newText(str),newLongWritable(1L));}}}publicintrun(Stringargs[])t
我正在使用两个映射器和两个缩减器。我收到以下错误:java.lang.ClassCastException:org.apache.hadoop.io.LongWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.io.Text这是因为第一个reducer写我的第二个映射器正在获取但是，正如我所读，映射器采用默认情况下。所以，我必须设置输入格式，例如:job2.setInputFormatClass(MyInputFormat.class);有没有办法设置InputFormat类来接收? 最佳答案 如您所料，
我有一个包含数十GB数据的文本文件，我需要从HDFS加载它并将其并行化为RDD。此文本文件使用以下格式描述项目。请注意，字母字符串不存在(每行的含义是隐含的)并且每行可以包含空格以分隔不同的值:0001(id)100010002000(dimensions)0100(weight)0030(amount)0002(id)111010005000(dimensions)0220(weight)3030(amount)我认为并行化此文件的最直接方法是将其从本地文件系统上传到HDFS，然后通过执行sc.textFile(filepath)创建一个RDD。但是，在这种情况下，分区将取决于与文件
我正在尝试实现一个MapReduce作业，其中每个映射器将占用150行文本文件，并且所有映射器将同时运行；此外，无论有多少maptask失败，它都不应该失败。这里是配置部分:JobConfconf=newJobConf(Main.class);conf.setJobName("Mymapreduce");conf.set("mapreduce.input.lineinputformat.linespermap","150");conf.set("mapred.max.map.failures.percent","100");conf.setInputFormat(NLineInputF
我正在研究一个Map-Reduce问题。但我一直停留在一点，我怎样才能通过List作为Mapperoutput？可不可以？如果是，那我们怎么知道configuration关于Mapperoutputclass？ 最佳答案 您可以使用ArrayWritable类作为映射器类中的值对象。请为您的映射器类引用以下代码片段，ArrayWritablearrayWritable=newArrayWritable(Text.class);Text[]textValues=newText[2];textValues[0]=newText("val
我是Hadoop的新手..我只是以独立模式运行我的hadoop应用程序。它工作得很好。我现在决定将其移至伪分布式模式。我如上所述进行了配置更改。显示了我的xml文件的片段:我的core-site.xml如下所示:fs.default.namehdfs://localhost/hadoop.tmp.dir/tmp/hadoop-onurAbaseforothertemporarydirectories.我的hdfs-site.xml是dfs.replication1我的mapred.xml是mapred.job.trackerlocalhost:8021我运行了start-dfs.sh和
从问题中可以得出，我想知道什么时候使用压缩格式(如gzip)的输入文件是有意义的，什么时候使用未压缩格式的输入文件是有意义的。压缩文件的开销是多少？读取文件时会慢很多吗？是否对大输入文件进行了基准测试？谢谢! 最佳答案 除非您正在进行开发并且需要经常将数据从HDFS读取到本地文件系统以进行处理，否则以压缩格式输入文件通常是有意义的。压缩格式提供了显着的优势。除非您以其他方式设置，否则数据已经复制到Hadoop集群中。复制数据是很好的冗余，但会占用更多空间。如果您的所有数据都以3倍的比例进行复制，那么您将消耗3倍于存储它所需的容量。压
我使用了一个映射器、一个缩减器和一个组合器类，但出现如下错误:java.io.IOException:wrongvalueclass:classorg.apache.hadoop.io.Textisnotclassorg.apache.hadoop.io.IntWritableatorg.apache.hadoop.mapred.IFile$Writer.append(IFile.java:199)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$CombineOutputCollector.collect(Task.java:1307)atorg.apache.hado
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
