我找到了一些关于如何创建我自己的非分布式推荐系统的教程，但没有找到如何创建我自己的分布式推荐系统作业的教程(如果您知道，欢迎提供任何链接)。在“MahoutinAction”一书中有一些如何使用Mahout的对象编写Mappers/Reducers的示例，但似乎没有说明如何将这些工作放在一起？但是在mahout-core中有item/RecommenderJob给出了如何做到这一点的想法。我的实际意图是替换第一个映射器，这样我就不必在mahout之外准备我的数据(行看起来像“userid、itemid1、itemid2、itemid3...”并使用item.RecommenderJob

我的作业配置如下，我正在尝试对我的hadoop作业进行简单的两步链接，publicintrun(String[]args)throwsException{Configurationconf=getConf();if(args.length!=2){System.err.println("Usage:moviecount3");System.exit(2);}ConfigurationUtil.dumpConfigurations(conf,System.out);LOG.info("input:"+args[0]+"output:"+args[1]);Jobjob=newJob(con

我有一个ApacheHadoop1.1.1的单节点实例，其默认参数值(参见例如[1]和[2])在具有大量RAM和非常有限的可用磁盘空间大小的机器上。然后，我注意到这个Hadoop实例在映射任务期间浪费了大量磁盘空间。为了利用高RAM容量并减少磁盘空间使用，我应该注意哪些配置参数？ 最佳答案 您可以使用多个mapred.*参数来压缩映射输出，这将大大减少存储映射器输出所需的磁盘空间量。参见thisquestion一些好的指示。请注意，不同的压缩编解码器会有不同的问题(即GZip比LZO需要更多的CPU，但你必须自己安装LZO)。Thi

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭去年。ImprovethisquestionThis问题回答了我的部分问题，但不完全。我如何运行管理它的脚本，它来self的本地文件系统吗？MrJob或Dumbo之类的东西究竟在哪里出现？还有其他选择吗？我正在尝试运行K-Means，其中每次迭代(MapReduce作业)输出将作为HadoopStreaming和Python下一次迭代的输入。我没有太多经验，任何信息都可以帮助我完成这项工作。谢谢!

本文xrds:article在“权衡示例”小节中，描述了一种将每条记录与输入文件的所有其他记录连接起来的方式(第一种)。我想知道在mapreduce中如果不只在一个映射器中传递整个输入文件怎么可能。 最佳答案 MapReduce有三种主要的连接类型(还有一些其他类型)。ReduceSideJoin-对于两个数据集，您输出“外键”作为映射器的输出键。你使用类似MultipleInputs的东西一次加载两个数据集。在reducer中，来自两个数据集的数据通过外键汇集在一起​​，这允许您在那里执行连接逻辑(可能像笛卡尔积)。这是通用的，几

我在执行MapReduce程序时遇到以下错误。我已将所有jar放在hadoop/lib目录中，并且还在-libjars中提到了这些jar。这是我正在执行的命令:$HADOOP_HOME/bin/hadoop--config$HADOOP_HOME/confjar/home/shash/distinct.jarHwordCount-libjars$LIB_JARSWordCountHWordCount2java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hcatalog.mapreduce.HCat

我编写了一个自定义分区程序，但无法将其设置到主类中的JobConf对象。importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;publicclassFirstCharTextPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumReduceTasks){return(key.toString().charAt(0))%numReduceTasks;}}但是当我尝试将其设置

为了多次重复同一个map/reduce任务，我应该把循环放在哪里？我知道它应该在主程序中，我不知道它应该在runJob附近还是其他地方？ 最佳答案 这是一个很好的例子来做你想做的事情，摘自ThomasJungblut'sawesomeblog这是我前段时间看到的:while(counter>0){//reusetheconfreferencewithafreshobjectconf=newConfiguration();//setthedepthintotheconfigurationconf.set("recursion.dept

我有一个包含大约10亿个数据点的数据集。我想从中提取大约4600万个独特的数据点。我想使用Hadoop提取唯一值，但在Hadoop上不断出现“内存不足”和Java堆大小错误-同时，我能够使用Python在单个机器上相当轻松地运行它设置(哈希表，如果你愿意的话。)我正在使用一种相当简单的算法来提取这些唯一值:我正在解析map中的10亿行并输出如下所示的行:UniqValueCount:IaUniqValueCount:IaUniqValueCount:IbUniqValueCount:IcUniqValueCount:IcUniqValueCount:Id然后运行“聚合”reducer得

您好，我想更好地了解map降低性能。什么决定了在Hadoop中实现的MapReduce算法的性能？是计算时间，如果有大量数据必须在节点处处理，还是磁盘写入和读取时间？当我运行一些mapreduce程序时，我观察到磁盘写入时间比磁盘读取时间要长。我想知道磁盘写入的开销是否远远大于计算时间(CPU时间)，需要在节点处处理大量数据。与I/O访问相比，CPU时间是否微不足道？下面的算法是在每个reduce节点上发生的事情:我想知道与从HDFS读取输入然后处理后将输出写入HDFS相比，执行此算法的CPU时间是否微不足道。Input:Risamultisetofrecordssortedbythe