我正在寻找hadoop中map方法的内部工作。在哪里调用map方法？它是调用map方法的运行方法吗？ 最佳答案 我引用了Apache文档中的示例代码page进一步回答您的问题。Driver类，其中有用于字数统计示例的main方法，定义如下。publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(Wor
我正在对hadoop作业历史文件日志数据进行探索性数据分析。下面给出的是用于分析的示例数据{"type":"AM_STARTED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.AMStarted":{"applicationAttemptId":"appattempt_1450790831122_0001_000001","startTime":1450791753482,"containerId":"container_1450790831122_0001_01_000001","nodeManagerHost":"centos6
我正在尝试使用条件查询在Spark中进行快速扩充。我有两个键/值数据集:“事件数据”和“session映射”。“session映射”用于找出谁在两个时间戳之间使用给定的IP。“事件数据”是大量事件的集合，具有IP和时间戳，需要与“session映射”相关联以丰富用户名。是否有一种有效的方法可以根据Spark中的session映射或其他方式丰富事件数据？sessionmap:(IP,start_time,end_time)->Name(192.168.0.l,2016-01-0110:00:00,2016-01-0122:00:00)->John(192.168.0.l,2016-01-
我有一个在EMR中运行的MR作业，它当前将输出存储在S3中。reducer的输出将是同一映射器(想想身份映射器)的输入，我想尽可能快地执行连续运行，而不是等待EMR写入S3，然后在“x”分钟后安排映射器读取数据。写入和读取S3需要很长时间(~3--5分钟)，所以我想知道是否有办法避免在连续运行时从S3读取？我还需要将mapreduce作业的输出写入S3，因为该数据对我很重要并且需要保留。但是，对于每次连续的MR运行，我不想从S3读取，而是可以将其写入HDFS(或缓存)，然后将其用作下一次运行的输入吗？MultipleOutputs-有助于将数据输出到文件夹中的多个文件或写入多个文件夹。
您好，请在下面找到我的代码，它抛出异常。packageHadoopMapReduce;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.h
我使用不同的参数运行同一个PIG脚本的多个实例。当集群负载很重时，MapReduce作业日志显示大量reducer被抢占，这需要时间:ReducerpreemptedtomakeroomforpendingmapattemptsContainerkilledbytheApplicationMaster.Containerkilledonrequest.Exitcodeis143Containerexitedwithanon-zeroexitcode143如何避免此类抢占问题以最小化脚本执行时间？ 最佳答案 看看this关联。简而言之
我使用HbaseExport实用工具将hbase表作为SequenceFile导出到HDFS。现在我想使用mapreduce作业来处理这个文件:publicclassMapSequencefile{publicstaticclassMyMapperextendsMapper{@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Mapper.Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{System.out.println(key+"...."+value);}}public
我有一个mapreduce作业，它进行一些处理并生成city:fruit的复合键(实现WritableComparable)以及相关计数。现在我想将它与辅助mapreduce作业链接起来，该作业确定每种水果类型数量最多的城市。mapreduce作业1的复合键输出示例:+---------------------+-------+|city:fruitcomposite|count|+---------------------+-------+|london:apples|3|+---------------------+-------+|london:bannanas|2|+-----
我在编写mapreduce函数时遇到了一些问题。我想解决以下问题:我有一个带有1mioJSONObject的JSON文件，如下所示:{"_id":3951,"title":"TwoFamilyHouse(2000)","genres":["Drama"],"ratings":[{"userId":173,"rating":5},{"userId":195,"rating":5},{"userId":411,"rating":4},{"userId":593,"rating":2},{"userId":629,"rating":3},{"userId":830,"rating":3},{
如果在使用--query参数给出的选择查询中执行连接/聚合，Sqoop是否运行reducer？或者在Sqoop中是否存在同时运行映射器和缩减器的情况？Documentation指定每个映射任务都需要执行查询的副本，结果按Sqoop推断的边界条件进行分区。$sqoopimport\--query'SELECTa.*,b.*FROMaJOINbon(a.id==b.id)WHERE$CONDITIONS'\--split-bya.id--target-dir/user/foo/joinresults在上面的示例中，JOIN如何在首先使用$CONDITIONS对表进行分区的地方发生？
