我处于有两个mapreduce作业的场景中。我更喜欢python并计划使用它来编写mapreduce脚本并使用hadoop流式处理。使用hadoop流式处理时，是否可以方便地将两个作业链接起来？Map1->Reduce1->Map2->Reduce2我听说过很多在java中完成此操作的方法，但我需要一些用于Hadoop流的方法。 最佳答案 这是一篇关于如何使用级联和流式处理的精彩博文。http://www.xcombinator.com/2009/11/18/how-to-use-cascading-with-hadoop-stre
当我执行以下操作时，在本地一切正常:catinput|pythonmapper.py|sort|pythonreducer.py但是，当我在AWSElasticMapreduce上运行流式MapReduce作业时，作业没有成功完成。mapper.py运行了一半(我知道这一点是因为一路上写入了stderr)。映射器被“BrokenPipe”错误中断，我可以在它失败后从任务尝试的系统日志中检索到该错误:java.io.IOException:Brokenpipeatjava.io.FileOutputStream.writeBytes(NativeMethod)atjava.io.File
给定来自norvig.com/big.txt的big.txt，目标是真正快速地计算双字母组(想象一下，我必须重复此计数100,000次)。根据Fast/OptimizeN-gramimplementationsinpython,像这样提取二元组是最佳的:_bigrams=zip(*[text[i:]foriinrange(2)])如果我使用的是Python3，生成器将不会被评估，直到我使用list(_bigrams)或其他一些执行相同操作的函数实现它.importiofromcollectionsimportCounterimporttimewithio.open('big.txt',
仅使用映射器(Python脚本)而不使用缩减器，如何为每一行输出输出一个以键作为文件名的单独文件，而不是输出长文件？ 最佳答案 可以使用-inputformat和-outputformat命令行参数替换输入和输出格式类。如何执行此操作的一个示例可以在dumboproject中找到，这是一个用于编写流式作业的python框架。它具有写入多个文件的功能，并且在内部用其姊妹项目feathers中的类替换输出格式。-fm.last.feathers.output.MultipleTextFiles。reducer然后需要发出一个元组作为键，
特别是以下语言中任何有用程度的任何开源实现:1)C++2)python3)ruby4)C# 最佳答案 德语维基百科针对每种语言都有一些软件示例。我正在翻译:ApacheHadoopMapReduce(原生Java，通过管道连接到C++、Python等)诺基亚研究中心的disco开源项目(Python和Erlang)Greenplum的GreenplumMapReduce(不确定，不过似乎是C++，但有一个SQL层，如PIG/Hive)。QtConcurrentOpenSourceC++MapReduceimplementation(
我对GAE中mapreduce支持的当前状态有些困惑。根据文档http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/尚不支持reduce阶段，但在I/O2011(http://www.youtube.com/watch?v=EIxelKcyCC0)的session描述中写道“现在可以在AppEngine上运行完整的MapReduce作业”。我想知道我是否可以在此任务中使用mapreduce:我想做什么:我有带有现场颜色的汽车模型:classCar(db.Model):color=db.StringProperty()我想运行mapreduce进程(不
我在main.py中定义了一个MapReduce作业，它从lib.py导入lib模块。我使用HadoopStreaming将此作业提交到Hadoop集群，如下所示:hadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar-fileslib.py,main.py-mapper"./main.pymap"-reducer"./main.pyreduce"-inputinput-outputoutput根据我的理解，这应该将main.py和lib.py都放入每台计算机上的分布式缓存文件夹中，从而使模块lib可用于main。但这并没有发生:
我当前的项目对其单元测试的代码覆盖率为100%。我们的持续集成服务将不允许开发人员在没有100%覆盖率的情况下推送代码。随着项目的发展，运行完整测试套件的时间也越来越多。虽然开发人员通常会运行与他们正在更改的代码相关的测试子集，但他们通常会在提交给CI之前进行最后一次完整运行，并且CI服务器本身也会运行完整的测试套件。单元测试本质上是高度可并行的，因为它们是自包含的，并且从测试到测试都是无状态的。它们只返回两条信息:通过/失败和所覆盖的代码行。map/reduce解决方案似乎可以很好地工作。是否有任何Python测试框架可以在具有代码覆盖率的机器集群上运行测试，并在完成后合并结果？
我最近开始接触数据分析，并且在过去的一年里学到了很多东西(目前，我几乎只使用Python)。我觉得下一步是开始在MapReduce/Hadoop中训练自己。然而，我没有接受过正式的计算机科学培训，所以经常不太理解人们在撰写有关Hadoop的文章时使用的行话，因此我的问题在这里。我希望得到的是Hadoop的顶级概述(除非我应该使用其他东西？)，也许是对某种教程/教科书的推荐。例如，如果我想并行化我用Python编写的神经网络，我应该从哪里开始？是否存在使用算法实现Hadoop的相对标准的方法，或者每个解决方案是否都针对具体问题？Apachewiki页面将Hadoop描述为“在由商品硬件构
一、HadoopMapReduce架构MapReduce是一种分布式计算框架,能够处理大量数据,并提供容错、可靠等功能,运行部署在大规模计算集群中，MapReduce计算框架采用主从架构，由Client、JobTracker、TaskTracker组成Client的作用用户编写MapReduce程序,通过Client提交到JobTrackerJobTracker的作用JobTracker负责管理运行的TaskTracker节点；负责Job的调度与分发TaskTracker的作用JobTracker发送具体的任务给TaskTracker节点执行在MapReduce框架中，所有的程序执行最后都转换
