我链接了两个Mapreduce作业。Job1将只有一个reducer，我正在计算一个浮点值。我想在Job2的reducer中使用这个值。这是我的主要方法设置。publicstaticStringGlobalVriable;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intruns=0;for(;runs{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{floats=0;for(FloatWri
我是Hive和MapReduce的新手，非常感谢您的回答并提供正确的方法。我在hive中定义了一个外部表logs，在日期和源服务器上分区，外部位置在hdfs/data/logs/上。我有一个MapReduce作业，它获取这些日志文件并将它们拆分并存储在上述文件夹下。喜欢"/data/logs/dt=2012-10-01/server01/""/data/logs/dt=2012-10-01/server02/"......在MapReduce作业中，我想将分区添加到Hive中的表日志中。我知道这两种方法altertable命令--太多的altertable命令添加动态分区对于方法二，我
如何在使用pythonMRJob库运行mapreduce程序时在终端上显示中间值(即打印变量或列表)？ 最佳答案 您可以使用sys.stderr.write()将结果输出到标准错误。这是一个例子:frommrjob.jobimportMRJobimportsysclassMRWordCounter(MRJob):defmapper(self,key,line):sys.stderr.write("MAPPERINPUT:({0},{1})\n".format(key,line))forwordinline.split():yield
我有一个有8个节点的集群设置，我正在使用mapreduce解析一个20GB的文本文件。通常，我的目的是通过映射器获取每一行并发送一个键，该键是输入文件行中的列之一。reducer获取到后，会根据key值写入不同的目录。如果我举个例子:输入文件:test;1234;A;24;49;100test2;222;B;29;22;22test2;0099;C;29;22;22所以这些行会这样写:/output/A-r-0001/output/B-r-0001/output/C-r-0001我在reducer中使用MultipleOutputs对象，如果我使用小文件，一切正常。但是当我使用20GB
在我的MR工作中，比方说，我为映射或减少到LZO的输出指定了压缩，它是如何压缩的？来自map或reduce任务的整个数据是首先在没有压缩的情况下获得，然后在最后压缩未压缩的数据，还是增量压缩和写入。如果它被增量压缩和写入，那么它是如何完成的？请帮助我理解这一点。谢谢，文卡特 最佳答案 这基本上取决于您使用的文件类型。如果它是文本文件，则压缩发生在文件级别。但如果它是SequenceFile，那么压缩可能是记录级别或block级别。请注意，这里的block是指使用序列文件的缓冲区，而不是hdfsblock。如果是block压缩
我正在尝试在单节点Hadoop集群中使用rmr2运行一个简单的MR程序。这里是设置的环境Ubuntu12.04(32位)R(Ubuntu自带2.14.1，所以更新到3.0.2)从here安装了最新的rmr2和rhdfs以及对应的依赖Hadoop1.2.1现在我正在尝试运行一个简单的MR程序作为Sys.setenv(HADOOP_HOME="/home/training/Installations/hadoop-1.2.1")Sys.setenv(HADOOP_CMD="/home/training/Installations/hadoop-1.2.1/bin/hadoop")libra
我试图了解我的Hadoop集群是否有问题。当我转到集群摘要中的WebUI时，它说:ClusterSummaryXXXXXXXfilesanddirectories,XXXXXXblocks=7534776total.HeapSizeis1.95GB/1.95GB(100%)我很担心为什么这个堆大小指标是100%有人可以解释一下名称节点堆大小如何影响集群性能。以及这是否需要修复。 最佳答案 namenodeWebUI显示值如下:ClusterSummary(HeapSizeis/)运行时将这些记录为:totalMemory()Retu
Igetbelowerrorwhenipackage(jar)andrunmydefaulthadoopjob.Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/util/Toolatjava.lang.ClassLoader.defineClass1(NativeMethod)atjava.lang.ClassLoader.defineClassCond(ClassLoader.java:631)atjava.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.
我正在准备考试，这是讲义中的一个问题:WhyMaptasksoutputsarewrittentothelocaldiskandnottoHDFS?这是我的想法:减少网络流量的使用，因为reducer可能与输出在同一台机器上运行，因此不需要复制。不需要HDFS的容错能力。如果作业中途终止，我们总是可以重新运行maptask。还有哪些可能的原因？我的回答合理吗？ 最佳答案 你的推理是正确的。但是我想补充几点:如果map输出写入hdfs会怎么样。现在，写入hdfs不像写入本地磁盘。这是一个更复杂的过程，namenode确保至少将dfs.
刚开始学Hadoop，不明白datanode是怎么变成reducer节点的。map任务完成后，其排序缓冲区的内容将刷新到本地磁盘KV对排序分区后然后jobtracker会收到有关溢出分区的通知。之后，reducer开始从特定分区询问数据。但是jobtracker如何决定哪个节点成为reducer节点？我正在阅读Hadoop权威指南，但书中没有提到这一步。谢谢，布鲁克瓦尔德 最佳答案 几乎先到先得。任务由心跳分配，因此如果Tasktracker向Jobtracker发出它处于事件状态的ping命令，它会收到一个响应，其中可能包含要运行
