我在使用实时UDP流处理和mapreduce系统时遇到问题。实际上我正在做一个大学项目，我想使用mapreduce来处理这些数据。UDP流是关于来自多个AIS设备的船舶数据。据我所知，ApacheStorm将是解决该问题的方法。但我不知道我可以将mapreduce合并到Storm中。我想合并mapreduce概念，最终我想学习它。另外想请教一下系统架构，正常流程是这样的，系统接收到的UDP流解码流应显示实时分析为将来的数据重试目的而存储。那么谁能建议最好的方法是什么？ApacheStorm可以做到这一点吗？ 最佳答案 我先回答这个简
我正在使用彼此兼容的hadoop1.0和sqoop1.4。当我尝试将表从MySQL导入到hdfs时。sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost/mydemo--tablewordcount-m1--usernameroot--passwordroot123出现以下错误Exceptioninthread"main"java.lang.IncompatibleClassChangeError:Foundinterfaceorg.apache.hadoop.mapreduce.JobContext,butclasswasexpected?我已经尝试在
我是大数据的初学者。首先，我想尝试mapreduce如何与hbase一起工作。该场景是基于作为主键的日期对我的hbase使用mapreduce中的字段uas求和。这是我的table:Hbase::Table-testROWCOLUMN+CELL10102010#1column=cf:nama,timestamp=1418267197429,value=jonru10102010#1column=cf:quiz,timestamp=1418267197429,value=\x00\x00\x00d10102010#1column=cf:uas,timestamp=141826719742
我正在尝试将我的HDFS文件分成两部分/文件80%和20%用于分类算法(80%用于建模，20%用于预测)请提供相同的建议。要将80%和20%提取到2个单独的文件中，我们需要知道数据集中记录的确切数量。而且只有在我们遍历数据集时才知道。所以我们需要编写1MapReduceJob来计算记录的数量和第2Mapreduce作业，使用多输入将80%和20%分成2个文件。我在正确的轨道上吗？还是有其他选择。但又是一个小小的困惑如何检查reducer是否填充了80%的数据。 最佳答案 我建议您使用Random分割数据集，使用MultipleOut
我刚开始学Hadoop，在官方的教程里，有提到doubleamountofclusters能够使查询双倍大小的数据与原始数据一样快。另一方面，传统的RDBM仍然花费两倍的时间在查询结果上。我无法掌握集群与处理数据之间的关系。希望有人能给我一些想法。 最佳答案 这是分布式计算的基本思想。如果您有一台服务器处理大小为X的数据，它将花费Y时间。如果您有2X数据，则同一台服务器将(大致)花费2Y时间。但是如果您有10台服务器并行工作(以分布式方式)并且它们都拥有完整的数据(X)，那么它们将花费Y/10的时间。如果在一台服务器上拥有10倍以上
我在1MB数据上运行了Hadoop-Mapreducejobwordcount程序。我对理解以下信息有些疑问:什么是计数器？为什么maptasks是两个，因为我知道map的数量取决于输入分割的数量，输入分割的最小大小是64MB。所以逻辑上应该只有一个Map任务!？reducer的输出数据大小是多少？CPU时间花费，哪个CPU导致每个tasktracker都有自己的CPU和内存？非常感谢![user1@li417-43~]$hadoopjarwordcount1.jarwordcount1.WordCount-Dmapred.reduce.tasks=10wordinwordout10-
如果我通过mapreduce单独运行它们，我能够读取csv文件。但是当我从一个有n个文件的文件夹运行时，mapreduce作业在100%时失败并显示以下错误:INFOmapreduce.Job:map99%reduce0%INFOmapred.Task:Task:attempt_local1889843460_0001_m_000190_0isdone.AndisintheprocessofcommittingINFOmapred.LocalJobRunner:mapINFOmapred.Task:Task'attempt_local1889843460_0001_m_000190_0
每行有5列，这5列通常用逗号分隔1columnisname2ndcolumnisdate_of_purchase3rdcolumnisproduct4thcolumnismodeofpayment5thcolumnistotal_amount希望你明白它包含什么数据surender,2014-03-09,TV,OFFLINE,20000surender,2014-01-01,Mobile,ONLINE,18000Raja,2014-09-21,Laptop,ONLINE,30000Surender,2014-10-12,Laptop,ONLINE,40000Raja,2014-FEB-
使用YARN的Mapreduce无法领先于0%map和0%reduce。我在谷歌计算高内存实例(13GMRAM)上使用ClouderaCDH。机器上有8GB可用内存。你能帮我解决一下吗？sunny@hadoop-m:~$hadoopjar/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/jars/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.0.jargrepinputoutput'dfs[a-z.]+'14/12/2400:13:53INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResou
需要从我的映射器发出两个键和两个值。你能给我提供信息吗，如何为此编写代码和数据类型。例如:-key={store_id:this.store_id,product_id:this.product_id};value={quantity:this.quantity,price:this.price,count:this.count};emit(key,value);问候 最佳答案 根据给定的例子，ABBCARADSDACARSDFAB从映射器发出key-AvalueA,ABkey-BvalueB,BBkey-BvalueB,BCk
