我的文件内容是这样的。TestKey,TestValueTestKey1,TestValue1我想将MapperKey作为TestKey传递，将MapperValue作为TestValue传递等等。所以我尝试编写CustomRecordReader来实现这一点。但是它会抛出类似CannotcastLongWritablewithText的错误。我如何将文本作为我的映射器输入键传递？非常感谢对此的任何帮助。谢谢，香卡 最佳答案 看来您需要将输入格式更改为KeyValueTextInputFormat并将分隔符设置为mapreduce.
我可以看到pig可以本地读取.bz2文件，但我不确定它是否运行明确的作业将bz2拆分为多个输入拆分？谁能证实这一点？如果pig正在运行一个创建输入拆分的作业，有没有办法避免这种情况？我的意思是让MapReduce框架在框架级别将bz2文件拆分为多个输入片段的方法？ 最佳答案 可拆分输入格式未在hadoop(或只为您运行MR作业的pig中)中实现，因此一个文件由一个作业拆分，然后由第二个作业处理拆分。输入格式定义了一个isSplittable方法，该方法定义原则上文件格式是否可以拆分。除此之外，大多数基于文本的格式将检查文件是否使用已
这是一个关于在mapreduce步骤中可写变量和分配的性能的问题。这是一个reducer:staticpublicclassMyReducerextendsReducer{@Overrideprotectedvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext){for(Textval:values){context.write(key,newText(val));}}}或者这在性能方面是否更好:staticpublicclassMyReducerextendsReducer{privateTextmyText=newText();@Over
我在3个虚拟机中运行一个cloudera集群，并尝试通过mapreduce作业执行hbase批量加载。但我总是得到错误:error:Classorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormatnotfound所以，似乎map进程没有找到类。所以我尝试了这个:1)将hbase.jar添加到每个节点上的HADOOP_CLASSPATH2)将TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job)/TableMapReduceUtil.addDependencyJars(myConf,HFileOutputForm
我有一个映射器和缩减器，当我在管道版本中运行它们时它们工作正常:catdata.csv|./mapper.py|sort-k1,1|./reducer.py我使用了elasticmapreducerwizard，加载了输入、输出、bootstrap等，bootstrap成功了，但是还是执行出错。这是我在第1步的stderr中遇到的错误...+/etc/init.d/hadoop-state-pusher-controlstop+PID_FILE=/mnt/var/run/hadoop-state-pusher/hadoop-state-pusher.pid+LOG_FILE=/mnt/
我是hadoop的初学者，有人告诉我创建一个自定义输入格式类来读取json数据，我用谷歌搜索并学习了如何创建一个自定义输入格式类来从文件中读取数据。但我坚持解析json数据。我的json数据看起来像这样[{"_count":30,"_start":0,"_total":180,"values":[{"attachment":{"contentDomain":"techcarnival2013.eventbrite.com","contentUrl":"http://techcarnival2013.eventbrite.com/","imageUrl":"http://ebmedia.
我有多个文件，其中包含员工的姓名、ID和技能集，还有另一个文件“skills.txt”，其中包含一些特定技能的列表。我正在尝试编写一个javamapreduce程序来找出具有skills.txt中提到的技能的员工。例如假设有3个员工文件如下:emp1.txt-姓名:TomEmpId:001技能:C++、Java、SQLemp2.txt-姓名:JerryEmpId:002技能:C++、PHP、SQLemp3.txt-姓名:JackEmpId:002技能:Java、PHPSkills.txt-PHPSQL那么我的结果应该如下所示。PHPJerry-002;jack-003SQLTom-
我正在尝试使用JobControl将多个Mappers和Reducers连接在一起，但在调用JobConf.setMapperClass时遇到以下错误:setMapperClass(java.lang.Class)inorg.apache.hadoop.mapred.JobConfcannotbeappliedto(java.lang.Class)似乎java提示我的Mapper实现，它基于mapreduce.Mapper，而JobControl采用mapred.Mapper。(我在这方面是对的吗？)现在我的问题是:我应该继续使用mapreduce.Mapper吗？并放弃JobCont
我有几个文本，我想知道行号和出现单词的文件。我得到了文件但没有行号。这是map#!/usr/bin/envpythonimportsysimportosfind='but'#wordtofindlinesCont=0file=os.environ["map_input_file"]forlineinsys.stdin:line=line.strip()words=line.split()linesCont=linesCont+1;forwordinwords:if(wordin(find)):print'%s\t%s'%(file,linesCont)而且是reduce#!/usr/b
我遇到以下异常:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:/log1/20131025/2013102509_at1.1382659200021.tmpatorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSInputStream.fetchLocatedBlocks(DFSClient.java:2006)atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSInputStream.openInfo(DFSClient.java:1975)...当MR作业正在运行时。Flume将文件名从xx
