我正在使用Hadoop，我想使用静态变量来减少必须进行的方法调用次数。以下是我如何使用静力学:publicclassMapperextendsMapper{protectedstaticvolatileStringmyVar;@Overridepublicfinalvoidsetup(Contextcontext){if(myVar==null)myVar=context.getConfiguration().get("myOpt");}}我知道每个map任务都会初始化一个Mapper。我担心的是Mapper类本身被初始化一次，然后在作业之间保持初始化状态。因此，如果我运行job1，m
我能够使用HadoopMapReduce在数据挖掘中执行一些预处理步骤。其中之一就是规范化。说100,1:2:3101,2:3:4进入100110021003101210131014我能像iris.csv一样对数字数据进行装箱吗？我算出了它背后的数学原理虹膜数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris找出每个属性的最小值和最大值在数据集中。萼片长度|萼片宽度|花瓣长度|花瓣宽度分钟|4.3|2.0|1.0|0.1最大|7.9|4.4|6.9|2.5然后，我们应该将每个属性的数据值分成“n”个桶。比如说，n=5。BucketWidth=(
我有两个Hadoop集群，并且都运行相同的Hadoop版本。我在两个集群中都有一个用户“testuser”(示例)(因此两个集群中都存在testuserkeytabs)。Namenode#1(sourcecluster):hdfs://nn1:8020Namenode#2(destcluster):hdfs://nn2:8020我想使用hadoopdistcp将一些文件从一个集群复制到另一个集群。示例:在源集群中，我有一个路径为“/user/testuser/temp/file-r-0000”的文件，在目标集群中，目标目录为“/user/testuser/dest/”。所以我想要的是将
众所周知，hadoop使用MapReduce概念。但是将数据库拆分为数据block在逻辑上是不可能的。为此，我们使用Apachesqoop将数据库表的内容导入HDFS。我的问题是-将sqoop与Hadoop结合使用真的有那么大优势吗？如果是，谁能用一个实时示例向我解释，在这个示例中，hadoop已被实现以与数据库上的MapReduce一起工作？如果我知道MapReduce在数据库相关处理中是如何实现的，那就太好了。提前致谢。 最佳答案 Sqoop在Hadoop和MySQL之间导入和导出数据方面带来了很多简化。但是如果我们看一下它支持
我有一组K个元素，我需要创建一个N个有序元素的组合。例如，如果K=1并且我有{X1,emptyset}和n=2那么我有一个有序的对，我需要这样做:示例1:({},{})({X1},{}),({},{X1})({X1},{X1})请注意，我需要按以下顺序获取元素:首先是节点为0的元素作为两对之和，其次是节点为1的元素，ecc我的想法是制作初始集的部分集，一次添加一个元素，但我失去了理智。有什么建议么？我需要在Java中执行此操作。编辑1:换句话说，我需要创建一个Hasse图:http://en.wikipedia.org/wiki/Hasse_diagram其中每个节点都是部分集合的一个
我目前正在从事一个JavaEMR项目，我的key由2个文本组成。我在其中一个步骤中设置了NaturalKeyGroupingComparator以仅比较键的左侧部分。现在这是Reducer的Java代码:publicvoidreduce(Pairkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{inttotalOccurrences=0;for(Datavalue:values){if(key.getRight().toString().equals("*")){totalOccurrenc
有谁知道如何在一行中将同一键的值列表写入输出文件？例如，我有这个:(键，值)0[0,2,4,5],1[1,2,3]我想要输出:002451123代替000204...等等 最佳答案 只需将reducer中的所有值连接成一个字符串，然后将值作为Text写出。例如publicvoidreduce(IntWritablekey,Iterablevalues,Contextcontext)...{StringBuildersb=newStringBuilder();for(IntWritablevalue:values){sb.append
我写了一个只有Map的作业，其中数据在经过一些处理后从一个HBase表写入另一个表。但是在我的映射器的setup方法中，我从一个文件加载数据，这比我的mapred.task.timeout配置花费更多的时间。我阅读了给出的解释here.我的问题是，1)在设置阶段的中间任务和任务跟踪器之间是否没有通信？2)如何更新状态字符串？？ 最佳答案 只要有进度Job就不会超时进度报告很重要，因为Hadoop不会让正在取得进展的任务失败。以下所有操作都构成进度:•读取输入记录(在映射器或缩减器中)•编写输出记录(在映射器或缩减器中)•设置报告者的
尝试获得与键数一样多的reducerpublicclassCustomPartitionerextendsPartitioner{publicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumReduceTasks){System.out.println("InCustomP");return(key.toString().hashCode())%numReduceTasks;}}驱动类job6.setMapOutputKeyClass(Text.class);job6.setMapOutputValueClass(Text.class);job6.set
我在python中为字数统计程序编写了映射器和缩减器，效果很好。这是一个示例:echo"hellohelloworldherehellohereworldherehello"|wordmapper.py|sort-k1,1|wordreducer.pyhello4here3world2现在，当我尝试提交一个大文件的hadoop作业时，出现错误hadoopjarshare/hadoop/tools/sources/hadoop-*streaming*.jar-filewordmapper.py-mapperwordmapper.py-filewordreducer.py-reducerw
