AmazonEMRDocumentationtoaddstepstocluster表示单个ElasticMapReduce步骤可以向Hadoop提交多个作业。然而，AmazonEMRDocumentationforStepconfiguration建议单个步骤只能执行一次hadoop-streaming.jar(也就是说，HadoopJarStep是一个HadoopJarStepConfig而不是一组HadoopJarStepConfigs)。一次向Hadoop提交多个作业的正确语法是什么？ 最佳答案 赞AmazonEMRDocum
我管理着一个小型开发人员团队，在任何给定时间，我们都有几个正在进行的(一次性)数据项目，这些项目可以被视为“Embarrassinglyparallel”——这些项目通常涉及在一台计算机上运行多个脚本几天来，一个典型的例子是处理数千个PDF文件以提取一些关键文本并将其放入CSV文件中，以便稍后插入数据库。我们现在已经完成了足够多的此类任务，因此我开始研究使用RabbitMQ和一些备用服务器开发一个简单的作业队列系统(着眼于将AmazonSQS/S3/EC2用于需要更大扩展的项目)在搜索其他人这样做的示例时，我不断遇到经典的Hadoop纽约时报示例:TheNewYorkTimesused
我在hadoop-2.7.0上运行了一个mapreduce作业，但是mapreduce作业无法启动，我遇到了以下错误:Jobjob_1491779488590_0002failedwithstateFAILEDdueto:Applicationapplication_1491779488590_0002failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1491779488590_0002_000002exitedwithexitCode:1Formoredetailedoutput,checkapplicationtrackingpage:http:/
我是hadoop世界的新手，正在努力完成一项简单的任务。任何人都可以告诉我如何通过仅使用Mapreduce代码技术来获取单词计数示例的前n个值吗？我不想为这个简单的任务使用任何hadoop命令。 最佳答案 您有两个明显的选择:有两个MapReduce作业:WordCount:计算所有的单词(几乎就是这个例子)TopN:一个MapReduce作业，用于查找某事物的前N个(这里有一些示例:sourcecode、blogpost)将WordCount的输出写入HDFS。然后，让TopN读取该输出。这称为作业链，有多种方法可以解决此问题
文章目录零、学习目标一、导入新课二、新课讲解（一）MapReduce核心思想（二）MapReduce编程模型（三）MapReduce编程实例——词频统计思路1、Map阶段（映射阶段）2、Reduce阶段（归并阶段）（四）MapReduce编程实例——词频统计实现1、准备数据文件（1）在虚拟机上创建文本文件（2）上传文件到HDFS指定目录2、创建Maven项目3、添加相关依赖4、创建日志属性文件5、创建词频统计映射器类知识点：Java数据类型与Hadoop数据类型对应关系6、创建词频统计驱动器类7、运行词频统计驱动器类，查看结果8、修改词频统计映射器类9、修改词频统计驱动器类10、启动词频统计驱
我正在使用Hive运行一个Hadoop作业，实际上它应该是许多文本文件中的uniq行。在减少步骤中，它为每个键选择最近的时间戳记录。Hadoop是否保证映射步骤输出的每条具有相同键的记录都将转到单个reducer，即使多个reducer在集群中运行也是如此？我担心在一组具有相同键的记录中间发生洗牌后，映射器输出可能会被拆分。 最佳答案 键的所有值都发送到同一个缩减器。看这个Yahoo!tutorial进行更多讨论。此行为由分区程序决定，如果您使用默认分区程序以外的分区程序，则可能并非如此。
有人可以举例说明mapreduce中中位数/分位数的计算吗？我对Datafu中位数的理解是，'n'个映射器对数据并将数据发送到负责排序的“1”reducer来自n个映射器的所有数据并找到中位数(中间值)我的理解正确吗？，如果是这样，这种方法是否适用于海量数据，我可以清楚地看到一个单一的reducer努力完成最后的任务。谢谢 最佳答案 试图在一系列中找到中位数(中间数)将需要1个reducer传递整个数字范围以确定哪个是“中间”值。根据输入集中值的范围和唯一性，您可以引入组合器来输出每个值的频率-减少发送到单个缩减器的映射输出数量。然
我了解MRv1的工作原理。现在我正在尝试了解MRv2..YARN中的ApplicationManager和ApplicationMaster有什么区别？ 最佳答案 术语ApplicationMaster和ApplicationManager经常互换使用。实际上，ApplicationMaster是请求、启动和监控应用程序特定资源的主要容器，而ApplicationManager是ResourceManager中的一个组件。下面给出了有关应用程序管理器的更多详细信息。ApplicationsManager负责维护提交的集合应用程序。申
我正在使用Hadoop-2.4.0，我的系统配置是24个内核，96GBRAM。我正在使用以下配置mapreduce.map.cpu.vcores=1yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=10yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=1yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=4yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores=1yarn.nodemanager.resource.memory-mb=88064mapreduce.map.m
Hadoop中分割大小和block大小之间的关系是什么？正如我在this中读到的那样，拆分大小必须是block大小的n倍(n是一个整数且n>0)，这是正确的吗？splitsize和blocksize之间有什么必然的关系吗？ 最佳答案 HDFS架构中有block的概念。HDFS使用的典型block大小为64MB。当我们将一个大文件放入HDFS时，它被分成64MB的block(基于block的默认配置)，假设你有一个1GB的文件并且你想将该文件放入HDFS，那么将有1GB/64MB=16个拆分/block，这些block将分布在Data
