我知道在这里问这个问题是非常愚蠢的。可能是我的眼睛不好或什么的。我无法理解为什么我的reducer没有被调用，即使我已经在驱动程序类中配置了它。请帮助我确定我错过了什么的确切位置。我的司机类(class)publicclassDPDriver{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,InterruptedException,ClassNotFoundException{Configurationconfig=newConfiguration();config.set("mapred.textoutputformat.sep
所以这一直让我很困惑。我不确定map-reduce究竟是如何工作的，而且我似乎迷失在确切的事件链中。我的理解:MasterChunks文件并将它们作为(K1,V1)交给映射器Mappers将获取文件并执行Map(K1,V1)->(K2,V2)并将此数据输出到单独的文件中。这就是我迷路的地方。那么这些单独的文件是如何合并的呢？如果每个文件中的key重复怎么办？谁在进行合并？是主人吗？如果这一步所有的文件都进入Master，会不会是一个巨大的瓶颈？是否全部合并到一个文件中？现在文件重新分块并交给reducer了吗？或者，如果所有文件都直接转至reducer，那么在流程结束时(K3,V3)文
我遇到这样一种情况，文件的整个block位于一台机器上，默认复制因子为1。在这种情况下，如果我在我的集群上启动hadoop，我觉得我所有的映射任务将只在一台机器上运行，因为block只存在于那台机器上。这样对吗？本地映射器任务执行是一个约束还是只是一个优先级？如果是，是否可以通过将block复制到本地磁盘来配置映射器任务也在其他机器上运行？第二个问题是，即使mapper任务只在一台机器上运行，通过复制mapper的中间数据在所有其他机器上启动reducer是否正确？ 最佳答案 数据本地执行只是一个优先级，而不是约束条件。如果其他
我们知道，new需要将所有需要的类打包到job-jar中并上传到服务器。它太慢了，我想知道是否有一种方法可以指定第三方jar包括执行map-red作业，这样我就只能在没有依赖项的情况下打包我的类。PS(我发现有一个“-libjar”命令，但我不知道如何使用它。这是链接http://blog.cloudera.com/blog/2011/01/how-to-include-third-party-libraries-in-your-map-reduce-job/) 最佳答案 那些叫做genericoptions.因此，为了支持这些，您
原来的Map-Reduce执行链是:InputSplits-->Mapper-->[Sorting/Shuffling等]-->Reducer-->...现在我不希望输入拆分先到达映射器，而是转到其他一些新阶段(例如，我们可以将其称为预映射器，此类将由我自己创建)。所以新顺序将是:InputSplits->Pre-Mapper->Mapper->...我目前正在阅读源代码。但是，我仍然找不到任何线索(我应该接触哪些类(class))。欢迎任何建议。非常感谢:) 最佳答案 也许你应该看看链接映射器:ChainMapper
假设我有一个包含此类信息的大tsv文件:2012-09-2200:00:01.024934225834688102447268866000bo2012-09-2200:00:02.02493422609347461151344951004ot2012-09-2200:00:02.0249342261098336257346095334100ot2012-09-2200:05:02.0249342261500977152254785340010ot我想实现一个MapReduce作业，枚举五分钟的时间间隔并过滤tsv输入的一些信息。输出文件如下所示:047268866bo0134495ot
有没有办法跳过单个失败的map作业而不是杀死整个作业？我有数以千计的map作业都运行良好，总是有这个烦人的最后一个map作业会永远耗费并最终杀死这个大作业。有没有办法设置像“失败时忽略”这样的一般设置或可以忽略的map百分比？我不是在寻找100%数据的完美结果，95%的良好估计就完全足够了。 最佳答案 您可以使用mapred.max.map.failures.percent(新版本2.1.0中的mapreduce.map.failures.maxpercent)和mapred.max.reduce.failures.percent属
我想编写Java程序，它从HDFS读取输入，使用MapReduce处理它并将输出写入MongoDb。场景如下:我有一个包含3个数据节点的Hadoop集群。Java程序从HDFS读取输入，并使用MapReduce对其进行处理。最后将结果写入MongoDb。其实从HDFS读取数据，用MapReduce处理很简单。但是我对将结果写入MongoDb感到困惑。是否支持任何JavaAPI将结果写入MongoDB？另外一个问题是，由于是HadoopCluster，所以我们不知道哪个datanode会运行Reducer任务并产生结果，是否可以将结果写到安装在特定服务器上的MongoDb中？如果我想把结
在Hadoop作业中，哪个节点执行排序/混洗阶段？增加该节点的内存是否会提高排序/混洗的性能？ 最佳答案 根据我的经验，在mapred.site.xml中调整的相关参数是:io.sort.mb这是映射器的输出缓冲区。当此缓冲区已满时，数据将被排序并溢出到磁盘。理想情况下，您可以避免多次溢出。请注意，此内存是maptask堆大小的一部分。mapred.map.child.java.opts这是map任务的堆大小，它越大，您可以放置的输出缓冲区大小就越大。原则上，reduce任务的数量也会影响shuffle速度。reduce轮数为r
情况:我有一个Postgres数据库，其中包含一个包含几百万行的表，我正在尝试查询所有这些行以进行MapReduce作业。根据我对DBInputFormat所做的研究，Hadoop可能会尝试对新的映射器再次使用相同的查询，并且由于这些查询需要花费大量时间，所以我想通过以下两种方式之一来防止这种情况发生想到了:1)Limitthejobtoonlyrun1mapperthatqueriesthewholetableandcallitgood.或2)SomehowincorporateanoffsetinthequerysothatifHadoopdoestrytouseanewmappe
