我试图通过从eclipse构建一个jar来运行我的MapReduce作业，但是在尝试执行该作业时，我收到“不是有效的Jar”错误。我尝试点击链接NotavalidJar但这没有帮助。任何人都可以给我有关如何从eclipse构建jar以使其在Hadoop上运行的说明。我知道从eclipse构建Jar文件的过程，但是我不确定，我是否需要特别注意构建jar文件，以便它在Hadoop上运行。 最佳答案 当您提交命令时，请确保您有以下内容来执行命令:当您指示jar时，请确保您正确指向jar。使用绝对路径可能最容易确定。要获取绝对路径，如果您导
在EMR上使用Hadoop2.4.0和HBase0.94.18时，我试图直接从我的Mapper输出到HBase表。在执行下面的代码时，我遇到了一个讨厌的IOException:PassaDeleteoraPut。publicclassTestHBase{staticclassImportMapperextendsMapper{privatebyte[]family=Bytes.toBytes("f");@Overridepublicvoidmap(MyKeykey,MyValuevalue,Contextcontext){MyItemitem=//dosomestuffwithkey/
因此，从Hadoop教程网站(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html#Source_Code)了解如何使用mapreduce方法实现字数统计，我了解它是如何工作的，并且输出将是所有具有该频率的字词。我想要做的只是让输出成为我拥有的输入文件中频率最高的词。示例:吉姆吉姆吉姆吉姆汤姆丹麦人我希望输出只是Jim4字数统计的当前输出是每个字及其出现频率。有没有人编辑过字数统计，让它只打印频率最高的字和它的频率
我有一个非常基本的问题，我正在尝试寻找答案。我正在查看文档以了解在map阶段、洗牌阶段和减少阶段数据溢出到哪里？就像MapperA有16GB的RAM，但是如果为映射器分配的内存已经超过，那么数据就会溢出。数据是溢出到HDFS还是会溢出到磁盘上的tmp文件夹？在shuffle阶段，数据从一个节点流式传输到另一个节点，并存储在HDFS或临时存储位置。我问这些问题的原因是想弄清楚在工作完成后是否需要清理过程。请帮忙。 最佳答案 Mapper的中间文件(溢出文件)存储在运行Mapper的工作节点的本地文件系统中。类似地，从一个节点流向另一个
我正在尝试开发一个mapreduce程序来显示文本文件中城市的最高温度。我的Temperatures.txt文件格式如下:城市10城市212...我已经有了像这样工作的mapper.py文件:importsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()printline但我不只是做printline，我想做这样的事情:print'%s\t%s'%(city,temperature)因为要开发reducer.py文件我需要这个，所以我的问题是你是否知道我如何在我的mapper.py文件中获取每一行并将城市名称放入我的变量city中并将温度放入我的变量中温度，
我有一个打包为jar文件(mymapreduce.jar)的mapreduce作业。运行时，它需要一些参数，例如hadoopjarmymapreduce.jarStartClass-i输入-p参数1-u参数2。如何将它写为Oozie工作流文件中的一个Action？ 最佳答案 在job.properties文件中写入你要在oozie工作流中使用的参数如下nameNode=hdfs://localhost:9000hdfs://abc.xyz.yahoo.com:8020jobTracker=localhost:9001queueNam
我在HDFS中复制了一个包含1000万行的文件。需要在mapper中处理行号5000到500000。我应该怎么做？我尝试覆盖mapper中的run()方法并在那里尝试一个计数器。但是当文件被拆分并且多个映射器在运行时，当然有多个计数器在运行。所以它没有帮助。粘贴下面的代码。@Overridepublicvoidrun(Mapper.Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);Integercounter=0;while(context.nextKeyValue()){LongWritablec
我有一个大约120GB的大gz文件。我想对其运行mapreduce，但由于gz文件不可分割，因此只有一个映射器能够一次处理该文件。该文件存在于hdfs和本地。我正在考虑的可能选项:1)解压那个gz文件并将其存储在hdfs中:首先，解压文件和将解压数据放入hdfs会花费太多时间。此外，我无法直接在hdfs中解压缩文件，因为hdfs没有zcat或gunzip命令。所以我必须做zcata.gz|hdfsdfsput-/path/in/hdfs。此外，这将在hdfs中占用大量空间(大约是gz的4倍)2)将文件拆分为小文件(每个大约1GB)并对其进行处理:最佳选择，但遗憾的是无法正常工作。我正在
我正在尝试一个简单的示例，其中一个MapReduce作业的输出应该是另一个MapReduce作业的输入。流程应该是这样的:Mapper1-->Reducer1-->Mapper2-->Reducer2(Mapper1的输出必须是Reducer1的输入，Reducer1的输出必须是输入Mapper2的输出。Mapper2的输出必须是Reducer2的输入。Reducer2的输出必须存储在输出文件中)。如何将多个Mappers和Reducers添加到我的程序中，以便像上面那样保持流程？我需要使用ChainMappers还是ChainReducers？如果可以，我该如何使用它们？
我想将我的Hadoop作业输出导入到Hive表中。如何在map-reduce作业/流程中实现后挂接？或者任何其他自动化选项？我还会在工作完成后发出通知，例如向用户发送电子邮件。我发现了这个:https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-1111，但我不太了解如何去做，因为我是map-reducing的新手。谢谢。 最佳答案 conf.set("mapreduce.job.end-notification.url","url")会做。url应该是一个httpurl，您将在其中接收回调。来自j
