valjobConf=newJobConf(hbaseConf)jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,tablename)valindataRDD=sc.makeRDD(Array("1,jack,15","2,Lily,16","3,mike,16"))indataRDD.map(_.split(','))valrdd=indataRDD.map(_.split(',')).map{arr=>{valput=newPut(Bytes.t
我想使用marklogicmapreduceapi将文档写入marklogic数据库，假设这里是example.我想将元数据添加到我正在将其写回reducer中的marklogic数据库的文档中-context.write(outputURI,result);如果可以使用marklogic的mapreduceapi将元数据添加到文档中，请告诉我。 最佳答案 对于元数据，我假设您在谈论文档属性片段。有关文档属性的背景，请参阅此处:https://docs.marklogic.com/guide/app-dev/properties#i
拜托，我需要这段代码的帮助:publicclassThirdQueryReducerextendsReducer{privateNullWritablenullWritableKey=NullWritable.get();privateTextoutputValue=newText();privateStringBuilderbuildOutputValue(IntWritablekey,StringBuilderreduceValueBuilder,Textvalue){}@Overridepublicvoidreduce(IntWritablekey,Iterablevalues,
实际上，我是在Mapreduce和Bulkload的帮助下将数据加载到Hbase中，这是我用Java实现的。所以基本上我创建了一个Mapper并使用HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(问题末尾的完整代码)用于减少，我使用一个映射器，它只是从文件中读取一些字节并创建一个放置。使用LoadIncrementalHFiles.doBulkLoad写出来将数据写入Hbase。这一切都很好。但可以肯定的是，什么时候这样做会覆盖Hbase中的旧值。所以我正在寻找一种附加数据的方法，就像api的附加函数一样。感谢阅读，希望你们中的一些人有可以帮助我
下面是HadoopYarn中的观察结果:a)对于每个InputSplit或block，都会触发一个新的映射。b)集群的典型block大小为128MB。c)在大多数集群中，MapReduce.map.memory.mb将配置为大于1GB。事实上，Cloudera建议的block大小是128MB，而MapReduce.map.memory.mb是1GB当block大小只有128MB时，为什么我们需要分配1GB给映射内存(MapReduce.map.memory.mb)？理想情况下，最多128MB应该可以满足需要。为什么我们为map内存提供的block大小甚至超过block大小？
我是Hadoop的新手，所以请帮我解决这个基本问题。当我做"select*fromtablewhere;"在Hive中，我知道它将启动mapreduce，因为它需要对底层HDFS文件应用过滤。但是当我做select*fromtable在Hive上没有任何where子句，有时会启动mapreduce，有时不会。我的理解是，理想情况下它不应该启动mapreduce，因为没有过滤条件。那么有人可以解释一下为什么在少数情况下mapreduce会在Hive上启动吗？提前致谢。 最佳答案 这由两个Hive属性控制hive.fetch.task.
我在java中有一个简单的Hadoop作业，它带有一个逐行处理我的文件的映射器。每个映射器都不受CPU限制，但应该在内存中保存一个非常大的对象(在我的例子中是一个BloomFilter)，其大小为2-15GB(取决于计算精度)。在Mapper的setup()方法中，我从磁盘读取这个对象并创建它。我遇到了MultithreadedMapper类来在多线程中执行我的计算。job.setMapperClass(MultithreadMapper.class);//...MultithreadedMapper.setMapperClass(job,MySingleThreadMapper.cl
在Hadoop中运行wordcount示例时，我遇到了以下错误。saying"JARdoesnotexistorisnotanormalfile:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduceexamples-2.2.0.jar"我的输入命令是:hadoopjar$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduceexamples-2.2.0.jarwordcountinputoutput 最佳答案 只需转到该路径
我已经完成了一个map-reducewordcount程序，现在我想使用输出(这是每个单词的字数)，我想从中计算前5个关键字。如何将阶段1的输出用于阶段2，我应该运行另一项工作吗？ 最佳答案 您当然可以根据first的输出编写另一个作业。考虑您的任务有2个步骤:第1步:字数统计第2步:前n个词在第2步中，有一个IdentityMapper并确保你有一个单一的reducer(job.setNumReduceTasks(NO_OF_REDUCERS);)，然后在reducer中你可以跟踪topN并在最后发出它们，为此你应该overrid
我的MapReduce应用计算Hive表中字段值的使用情况。在包含来自/usr/lib/hadood、/usr/lib/hive和/usr/lib/的所有jar后，我设法从Eclipse构建并运行它hcatalog目录。它有效。经过多次挫折后，我也设法将其编译并作为Maven项目运行:4.0.0com.bigdata.hadoopFieldCountsjarFieldCounts0.0.1-SNAPSHOThttp://maven.apache.orgUTF-8junitjunit3.8.1testorg.apache.hadoophadoop-client2.3.0org.apach
