我尝试使用hadoop实现一个处理文本文件的应用程序。问题是我无法保持输入文本的顺序。有什么方法可以选择哈希函数吗？这个问题可以通过分配分区轻松解决输入到每个映射器，然后将分区发送到reducers。这可以用hadoop实现吗？ 最佳答案 MapReduce的基本思想是，事情完成的顺序是无关紧要的。所以你不能(也不需要)控制以下顺序:输入记录通过映射器。键和相关值通过缩减器。您唯一可以控制的是值在迭代器中的放置顺序，该顺序在缩减器中可用。这是使用称为“二级排序”的结构完成的。thisterm的简单谷歌操作导致您可以继续的几个点。我喜
这是我想做的。现在我有一些这样的文本文件:xxx.example.comxxxabcdefyyy.example.comyyyabcdef...我想读取映射器中的文件拆分并将它们转换为键值对，其中每个值都是一个中的内容>标签。我的问题是关于key的。我可以使用url作为键，因为它们是全局唯一的。但是，由于我的工作背景，我想为每个键值对生成一个全局唯一编号作为键。我知道这在某种程度上违背了Hadoop的水平可扩展性。但是有什么解决办法吗？ 最佳答案 如果您要通过MapReduce处理此类文件，我会采取以下策略:逐行使用通用文本输入格式
我的Hadoop输入文件中有大约5000个条目，但我事先知道某些行的处理时间比其他行要长得多(在映射阶段)。(主要是因为我需要从AmazonS3下载一个文件，而且文件的大小会因任务而异)我想确保首先处理最大的map任务，以确保我的所有hadoop节点大致同时完成工作。有没有办法用Hadoop做到这一点？还是我需要重做整个事情？(我是Hadoop新手)谢谢! 最佳答案 好吧，如果您实现自定义InputFormat(getSplits()方法包含有关拆分创建的逻辑)，那么理论上您可以实现您想要的。但是，您必须特别小心，因为InputFo
通常，我可以用这样的东西打开一个新文件:aDict={}withopen('WordLists/positive_words.txt','r')asf:aDict['positive']={line.strip()forlineinf}withopen('WordLists/negative_words.txt','r')asf:aDict['negative']={line.strip()forlineinf}这将打开WordLists文件夹中的两个相关文本文件，并将每一行作为正面或负面附加到词典中。但是，当我想在Hadoop中运行mapreduce作业时，我认为这行不通。我正在这样
我理解为什么中间键值按键分组但为什么要对它们进行排序？ 最佳答案 分组就是这样实现的。当您按键排序时，它们会组合在一起。它是否已排序并不重要……重要的是相同的键彼此相邻。排序可能不是最好的方法。也许某种哈希算法会更快:O(N)而不是O(NlogN)。它被实现为排序只是因为有一些应用程序需要排序的键(例如HBase/BigTable)。最近开发了一种可插入排序，并且在测试版中可用。我还没有机会尝试一下。http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop
我创建了以下Pig脚本来过滤提到电影标题的网络文档集合(CommonCrawl)中的句子(来自预定义的电影标题数据文件)，对这些句子应用情绪分析并将这些情绪分组电影。register../commoncrawl-examples/lib/*.jar;setmapred.task.timeout=1000;register../commoncrawl-examples/dist/lib/commoncrawl-examples-1.0.1-HM.jar;register../dist/lib/movierankings-1.jarregister../lib/piggybank.jar;
我尝试过实现二次排序。所以我有一个与此相关的问题:Sortinghappens3timesinHadoopframework1)SortinginBuffer(Sortingoccurbasedonkeyofamapfunction)2)Sortingduringmergingofspillfilesofmapperoutput(?????????????)3)SortingatReducersidewhenreducergetsmapoutputfromvariousmapperbasedonpartitionlogicagainmerginghappens.(Sortingoccu
我正在处理map-reduce作业，包含多个步骤。使用mrjob每一步都会接收前一步的输出。问题是我不想这样。我想要的是提取一些信息并在第二步中使用它来处理所有输入等等。是否可以使用mrjob执行此操作？注意:由于我不想使用emr，thisquestion对我帮助不大。更新:如果不可能在一项工作中做到这一点，我需要在两个不同的工作中完成。在这种情况下，有什么办法可以包装这两个作业并管理中间输出等？ 最佳答案 您可以使用Runners您必须单独定义作业并使用另一个python脚本来调用它。fromNumLinesimportNumLi
您刚刚执行了一个MapReduce作业。从Mapper的map方法发出后，中间数据写入到哪里？A.中间数据通过网络从Mapper流式传输到Reduce，并且永远不会写入磁盘。B.进入运行Mapper的TaskTracker节点上的内存缓冲区，溢出并写入HDFS。C.进入内存缓冲区，溢出到运行Mapper的TaskTracker节点的本地文件系统。D.进入内存缓冲区，溢出到运行Reducer的TaskTracker节点的本地文件系统(HDFS之外)E.进入运行Reducer的TaskTracker节点上的内存缓冲区，溢出并写入HDFS。 最佳答案
我将时间序列数据存储在HBase中。rowkey由user_id和timestamp组成，像这样:{"userid1-1428364800":{"columnFamily1":{"val":"1"}}}"userid1-1428364803":{"columnFamily1":{"val":"2"}}}"userid2-1428364812":{"columnFamily1":{"val":"abc"}}}}现在我需要执行每个用户的分析。这是hbase_rdd的初始化(来自here)sc=SparkContext(appName="HBaseInputFormat")conf={"hb
