我正在为Hadoop二级排序实现我自己的Writable，但是在运行作业时，Hadoop一直在我的readFields方法中抛出EOFException，我不知道它有什么问题。错误堆栈跟踪:java.lang.Exception:java.lang.RuntimeException:java.io.EOFExceptionatorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492)atorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(Local
在安装Hadoop后，我试图启动一个相当简单的WordCount(我非常关注thistutorial)，但我得到了这个:2018-04-0516:51:00,192INFOmapreduce.Job:Jobjob_1522936330711_0007failedwithstateFAILEDdueto:Applicationapplication_1522936330711_0007failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1522936330711_0007_000002exitedwithexitCode:1Failingthisattem
我正在尝试使用MultipleOutputs来更改reducer中的输出文件名。我正在使用oozie工作流来运行mapreduce作业。我找不到在oozie工作流中添加以下属性的方法-MultipleOutputs.addNamedOutput(job,"text",TextOutputFormat.class,Text.class,Text.class);因为它是ooziemapreduce操作，所以我没有驱动程序类放在上面的代码。 最佳答案 答案就在方法的源代码中。来自hadoopcore1.2.1jar/**/publicst
这个程序是用Cloudera编写的。这是我创建的驱动程序类。importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoo
大家好，我是hadoop的新手，我正在努力解决与reducer相关的问题。我有一个简单的wordcount程序，它没有返回预期的输出预期输出:这1哈多普2输出:这1hadoop1hadoop1wordcount程序代码packagein.edureka.mapreduce;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;impor
1以词频统计为例子介绍mapreduce怎么写出来的弄清楚MapReduce的各个过程：将文件输入后，返回的代表的含义是：k1表示偏移量，即v1的第一个字母在文件中的索引（从0开始数的）；v1表示对应的一整行的值map阶段：将每一行的内容按照空格进行分割后作为k2，将v2的值写为1后输出reduce阶段：将相同的k2合并后，输出1.1 创建Mapper、Reducer、Driver类创建这三种类用的是一种方法，用Mapper举例如下：注意选择父类1.2 map阶段代码书写（1）mapper源码本来可以按住ctrl键后，点击open后查看mapper源代码，但是在虚拟机里一直调不出来。所以从网上
我很困惑，在Shuffle和Sort阶段，具有m个映射器和r个缩减器的作业涉及最多mr个复制操作。复制操作在什么情况下会达到最大值m*r？谁能解释一下？ 最佳答案 假设您有3个映射器和1个缩减器。每个映射器任务输出1个文件(按键排序)，该文件被写入map函数运行的本地文件系统。因此，我们将有3个这样的输出文件分布在集群中。由于reducer没有利用数据局部性优化，并且由于我们只有1个reducer-它需要复制每个映射器任务在网络上生成的3个不同的输出文件。因此，此场景中涉及mxn=3x1=3复制操作。
我正在尝试使用MapReduce处理数据帧。我最初为映射器创建了脚本并尝试从本地终端运行它，它工作正常:映射器.pyimportsysimportstringimportpandasaspddf=pd.read_csv(sys.stdin)#cleaningrelevantfieldsdf['Time']=pd.to_datetime(df['Time'],unit='s').apply(lambdax:x.year)df['Summary']=df['Summary'].str.lower()df['Summary']=df['Summary'].str.replace('[{}]'
我有一个处理1.4Tb数据的MapReduce作业。执行此操作时，出现如下错误。拆分数为6444。在开始工作之前，我设置了以下设置:conf.set("mapreduce.map.memory.mb","8192");conf.set("mapreduce.reduce.memory.mb","8192");conf.set("mapreduce.map.java.opts.max.heap","8192");conf.set("mapreduce.map.java.opts","-Xmx8192m");conf.set("mapreduce.reduce.java.opts","-X
例如，这是.csv中的一些输入数据:url1网址2burl3curl4durl5url1kurl1url2xurl5m我想要的是:url1url2xurl3curl4d网址5米输出，但我得到的是:url1网址2burl3curl4durl5e我不知道我的代码有什么问题，下面是我的程序的一些代码:功能图:publicclassMergeUrlMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)thr
