谁能告诉我如何在Eclipse的参数选项卡中设置HDFS文件路径。这样下面的代码就不会给出超出索引的异常。FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1])); 最佳答案 您需要使用运行配置。右键单击该程序，转到运行配置，使用java应用程序。选择正确的项目和带有main函数的正确程序后，您需要转到VMArguments并传递参数。
当我尝试在eclipseINDIGO中安装MAP-REDUCE插件时，出现以下错误截图:我已经安装了hadoop1.2.1。 最佳答案 您尝试使用的插件是使用Java8编译的，但您正在使用早期版本的Java运行Eclipse。您必须使用Java8运行Eclipse才能使用此插件。 关于eclipse-在eclipse中安装MAP-REDUCE插件时出错，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
有没有办法将额外的元数据写入ORC文件？我找到了一种使用“KeyValueMetadata”在Parquet上做到这一点的方法。我查看了UserMetadataItem类，但不确定Orc是否提供了添加自定义元数据的方法。我想找到一种使用java的方法。 最佳答案 您可以将自定义键值对写入ORC文件的元数据。唯一的限制是在键值对中，键必须是字符串，值必须是二进制。查看此处了解更多信息:https://orc.apache.org/docs/file-tail.html#user-metadata
我有一个迭代次数太多的循环和一个在Reducer函数中计算量很大的函数。while(context.getCounter(SOLUTION_FLAG.SOLUTION_FOUND).getValue()MAX_ITR是迭代次数-用户输入问题是当我在Hadoop集群上运行它时出现超时错误并且Reducer任务被终止17/05/0621:09:43INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1494129392154_0001_r_000000_0,Status:FAILEDAttemptID:attempt_1494129392154_0001_r_000000_0
我已经实现了一个简单的Mapreduce应用程序来检测最长的单词。作业执行成功。但是现在我想知道在reducer中使用局部变量来保持Max长度是否正确？由于分布式环境中可能有多个reducer，并且它们不共享该变量的值。这是一个正确的假设吗？在分布式环境中，当有独立的reducer时，输出会受到怎样的影响？我正在使用自定义比较器，因此单词首先按长度排序，而不是按值排序。每个MR阶段的输出如下所示:MapperOutput:ByeByeBye9HelloHelloHe22215HelloHelloHe22215HelloHelloHe33315HelloHelloHe33315Hello
我试图了解MapReduce中的分区，我了解到Hadoop有一个默认的分区程序，称为HashPartitioner，分区程序有助于在决定给定键将转到哪个reducer时。从概念上讲，它是这样工作的:hashcode(key)%NumberOfReducers,where`key`isthekeyinpair.我的问题是:HashPartitioner如何计算key的哈希码？是简单地调用key的hashCode()还是此HashPartitioner使用一些其他逻辑来计算key的哈希码？谁能帮我理解一下？ 最佳答案 默认的分区器简单地
我是Pig的新手，请多多包涵。我有两个具有相同模式的数据源:属性映射。我知道某些属性会有一个可识别的重叠属性。例如记录A:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["Oranges","Pizza"]}}记录B:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["BuffaloWings"]}}我想合并Name上的记录，这样:合并:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["Oranges",
互联网上有很多hadoop生态系统图片，所以我很难理解这些工具是如何协同工作的。例如在附图中，为什么pig和hive是基于mapreduce的，而其他工具如spark或storm基于YARN？你能解释一下吗？谢谢!BRhaddopecosystem 最佳答案 图片显示了MapReduce之上的Pig和Hive。这是因为MapReduce是Pig和Hive使用的分布式计算引擎。Pig和Hive查询作为MapReduce作业执行。使用Pig和Hive更容易，因为它们提供了更高级别的抽象来使用MapReduce。现在我们来看一下图中YAR
我使用hadoop3.1.0在Ubuntu上运行MapreduceWordCount程序，但它总是得到这个信息。我看到有人问这个类似question之前，但这行不通。我想知道我应该修改哪个文件，或者我错过了什么。我的java程序来自here.master@kevin-VirtualBox:~/MapReduceTutorial$$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCountry.jar/inputMapReduce/mapreduce_output_sales$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCo
我目前在MapReduce方面遇到了一些困难。我有以下数据集:1,John,Computer2,Anne,Computer3,John,Mobile4,Julia,Mobile5,Jack,Mobile6,Jack,TV7,John,Computer8,Jack,TV9,Jack,TV10,Anne,Mobile11,Anne,Computer12,Julia,Mobile现在我想应用带分组的MapReduce和聚合此数据集，以便输出不仅显示哪个人购买某物的次数，以及该人订购最多的产品是什么。所以输出应该是这样的:John3ComputerAnne3MobileJack4TVJulia
