有没有一种方法可以在不编辑应用程序的情况下输出以记录MapReduce作业的中间(映射阶段)输出？(应用程序不是我的，集群是我的，我可以随意设置Hadoop集群) 最佳答案 keep.task.files.pattern参数可用于保留中间文件。作业完成后，必须手动清理中间文件。因为，这是一个map/reduce任务属性，所以必须在配置文件中设置，然后重新打包jar文件。 关于logging-HadoopMapReduce中间输出，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我们的任务是创建mapreduce函数，该函数将为google网络图中的每个节点n输出，列出您可以在3跳中从节点n到达的节点。(实际数据可以在这里找到:http://snap.stanford.edu/data/web-Google.html)以下是列表中项目的示例:121324343541454656从上面的示例图将是这个在上面的简化示例中，例如节点1的路径是α[1->2->4->1],[1->2->4->5],[1->2->4->6],[1->3->4->1],[1->3->4->5],[1->3->4->6]και[1->3->5->6]因此mapreduce将为节点1输出顶点1

到目前为止还没有找到解决我的特定问题的方法。它至少不起作用。这让我很疯狂。这个特殊的组合在谷歌空间中似乎并不多。据我所知，我的错误发生在作业进入映射器时。该作业的输入是avro模式的输出，虽然我也尝试过未压缩，但它是用deflate压缩的。阿夫罗:1.7.7Hadoop:2.4.1我收到此错误，但我不确定原因。这是我的工作，mapper和reduce。映射器进来时发生错误。示例未压缩的Avro输入文件(StockReport.SCHEMA以这种方式定义){"day":3,"month":2,"year":1986,"stocks":[{"symbol":"AAME","timestam

我正在使用Hadoop示例程序WordCount来处理大量的小文件/网页(大约2-3kB)。由于这与hadoop文件的最佳文件大小相去甚远，因此该程序非常慢。我想这是因为设置和撕裂工作的成本远远高于工作本身。此类小文件还会导致文件名的namespace耗尽。我读到在这种情况下我应该使用HDFS存档(HAR)，但我不确定如何修改此程序WordCount以从该存档中读取。程序是否可以在不修改的情况下继续工作，或者需要进行一些修改？即使我在存档中打包了很多文件，问题仍然存在，这是否会提高性能。我读到，即使我打包多个文件，一个存档中的这些文件也不会被一个映射器处理，而是被许多映射器处理，在我的

在hadoop作业计数器中，“映射输出具体化字节”与“映射输出字节”之间有什么区别？当我禁用映射输出压缩时我没有看到前者所以我猜它是真正的输出字节(压缩)而后者是未压缩的字节？ 最佳答案 我认为你是对的。来自http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/releasenotes.html:MAPREDUCE-2365。FileInputFormat(BYTES_READ)和FileOutputFormat(BYTES_WRITTEN)的新计数器。用于压缩MapOutputSize的新计数器MAP_OUTP

我有一些值类型为Iterator的输入数据进入reducer。如何将此值列表按升序排序？我需要按顺序对它们进行排序，因为它们是时间值，然后再在reducer中进行处理。 最佳答案 要使用hadoop的内置特性实现reducer输入值的排序，你可以这样做:1.修改map输出键-在map输出键上附加相应的值。发出这个复合键和map中的值。由于hadoop默认使用整个键进行排序，map输出记录将按(您的旧键+值)。2.虽然步骤1做了排序，但是你在这个过程中操作了map输出的key，Hadoop默认是根据key进行Partitioning和

我正在学习如何使用HadoopPig。如果我有这样的输入文件:a,b,c,trues,c,v,falsea,s,b,true...最后一个字段是我需要计算的...所以我想知道这个文件中有多少“真”和“假”。我尝试:records=LOAD'test/input.csv'USINGPigStorage(',');boolean=foreachrecordsgenerate$3;groups=groupbooleanall;现在我卡住了。我想使用:count=foreachgroupsgeneratecount('true');"要获取“true”的数量，但我总是得到错误:2013-08-

我创建了一个驱动程序，它读取一个配置文件，构建一个对象列表(基于配置)并将该列表传递给MapReduce(MapReduce有一个静态属性，它包含对该对象列表的引用)。它可以工作，但只能在本地工作。一旦我在集群配置上运行该作业，我就会收到各种错误提示列表尚未构建。这让我觉得我做错了，在集群设置上，MapReduce独立于驱动程序运行。我的问题是如何正确初始化映射器。(我使用的是Hadoop2.4.1) 最佳答案 这个和side数据分布的问题有关。侧数据分发有两种方法。1)分布式缓存2)配置由于您有要共享的对象，我们可以使用配置类。这

因此，对于mapreducev2，您可以使用绑定(bind)到某些YARN队列来管理资源和优先级。基本上通过使用“hadoopjar/xyz.jar-Dmapreduce.job.queuename=QUEUE1/input/output”完美运行。运行sqoop查询时如何将Yarn队列绑定(bind)与Sqoop集成？即。sqoopimport\--connect'jdbc://server'\--target-dir\还有什么？ 最佳答案 对Sqoop也使用相同的方法，即sqoopimport-Dmapreduce.job.qu

这可能是一个非常基本的问题，但对像我这样的许多新手来说仍然可能有所帮助。没有mapper能有MR作业吗？我们需要在什么情况下实现它以及实现它的方法？ 最佳答案 IdentityMapper是一个将输入直接映射到输出的映射器。假设您有一个格式为key-value的输入，并且您在映射器阶段与此无关，您唯一想做的就是根据键对值进行分组，并在缩减器阶段对值进行一些聚合操作，您可以使用此映射器。 关于java-没有映射器的MapReduce作业，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题