我必须使用Mapreduce在Hadoop环境中处理两个相关文件。第一个文件是一个巨大的日志文件，它一直在记录用户的Activity。第二个文件是相对较小的文件，其中包含有关用户的详细信息。两者都是.txt文件。第一个文件(日志文件)的格式为:UserId|loginTime|LogoutTime|roomNum|MachineID这个文件很大(几TB)。第二个文件(用户文件小文件约20MB)为:UserId|UserFname|UserLname|DOB|Address我必须找出用户使用实验室机器的频率，最频繁的用户并列出他们的名字。如果所有内容都在其中，我知道如何处理一个文件。由于
我对Hadoop相对缺乏经验，但在过去一年左右的时间里我一直在使用样板代码，通过HDInsight.netSDK编写和提交C#MapReduce控制台应用程序。这些工作似乎不断地与许多映射器一起运行，但只有一个reducer。我的reducer承担了相当多的繁重工作，因此只有一个reducer似乎成了瓶颈。通常我可以通过RDP进入集群并观察作业像液体黄金一样运行，然后在reducer启动时磨成……非常慢的东西)。我如何控制应用于reducer的资源量？我可以将更多资源分配给reducer而不是映射器吗？集群以编程方式启动(根据here)-我可以看到我可以控制配置文件中的各种参数:我走在
我想知道将HBase表作为mapreduce作业输入的优缺点是什么？它如何影响性能？ 最佳答案 优点:1.可以进行点查找，无需读取整个数据。如果将hbase集成为输入源，则可以完全避免减少阶段，因为可以获取给定键的完整数据。缺点:1.如果hbaseBlock大小没有调整好，扫描一个非常小的集合可能会导致扫描完整的底层数据(最坏情况下1%读取可能导致读取100%数据)在全扫描的情况下，直接从hdfs读取是最“首选”的选择。如果“由于跨区域服务器的区域移动而无法维护数据局部性”，Hbase可能会导致滥用dfs总的来说，这完全取决于一个人
我知道hadoop2.6集群可以配置为运行“yarn”或“local”，其中“yarn”是mapreducev2，“local”只是本地模式。我从这个线程(Whatisthedifferencebetweenclassic,localformapreduce.framework.nameinmapred-site.xml?)中了解到它也可以配置为在“经典”框架中运行，即mapreducev1。但是，如果我只是将“mapreduce.framework.name”从“yarn”(或“local”)更改为“classic”，我将无法运行任何工作。那么，有可能这样做吗？我该如何配置它？我的另
据我所知，当使用hbase表作为mapreduce作业的源时，我们已经定义了扫描的值。假设我们将其设置为500，这是否意味着每个映射器仅从hbase表中获得500行？如果我们将它设置为非常高的值会有什么问题吗？如果扫描大小很小，我们不会遇到与mapreduce中的小文件相同的问题吗？ 最佳答案 这是来自HBaseBook的示例代码关于如何运行从HBase表读取的MapReduce作业。Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();Jobjob=newJob(config,"Examp
这是我的数据样本如果第一列的索引为0，我想使用MapReduce从该文件中获取每个商店的总销售额，商店名称在索引2处，收入在索引4处这是我的映射器代码publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();String[]columns=line.split("\t");if(columns.length==6){StringstoreNameString=columns[2];TextstoreNa
我正在尝试使用mapreduce将数据填充到Hbase，但它一次又一次地抛出以下异常:-15/04/2921:35:37WARNmapreduce.JobSubmitter:Hadoopcommand-lineoptionparsingnotperformed.ImplementtheToolinterfaceandexecuteyourapplicationwithToolRunnertoremedythis.15/04/2921:35:38INFOmapreduce.JobSubmitter:Cleaningupthestagingareafile:/home/hduser/had
我有一个简单的MapReduce作业，它应该从文本文件中读取字典，然后它们逐行处理另一个巨大的文件并计算逆向文档矩阵。输出应该是这样的:word-id1docX:tfXdocY:tfYword-id2docX:tfXdocY:tfYetc...但是，reducer的输出仅在一个huuuge行中发出。我不明白为什么它应该为每个word-id(这是reducer的关键)发出一个新行。映射器生成正确的输出(一对word-id和doc-id:tf的值在不同的行上)。我在没有reducer的情况下进行了测试。reducer应该只是将对应于同一键的值附加到一行中的每个键。能否请您看一下我的代码(特
当我查看我的Hadoop屏幕时，我看到如下统计信息AverageMapTime5mins,56secAverageShuffleTime6mins,27secAverageMergeTime4mins,25secAverageReduceTime3mins,51sec据我了解，MapReduce的工作原理类似于映射步骤:使用“映射器”机器对每一行输入应用一些转换，为每一行输出一个键值对。Shuffle步骤:获取这些键值对，并将具有相同键的对组合在一起，将具有相同键的对分配给同一台“reducer”机器。减少步骤:对具有相同键的所有对应用“减少”转换，为每个组生成一个结果。所以我想我知道
我有一个基于MapReduce1的大型Java项目，我想将它迁移到YARN。这里有人知道如何操作的好指南吗？谢谢。 最佳答案 我负责生产Hadoop集群的升级以及应用程序。我们遵循的流程是:我们根据支持YARN的所需hadoop分布构建了一个小型集群。我们在新集群中测试了整个代码，如Map/Reduce程序、Pig程序hive脚本、sqoop脚本等，并对代码进行了必要的更改。通常没有太多的代码端更改。只需要验证支持的功能、方法等。验证了旧输出的输出，如果您的输出与旧输出匹配，那么您的代码就可以运行了。如果不匹配，那么您需要修复代码。
