我无法理解如何将变量(输出)从Job1传递到Job2。假设我的Job1是WordCount。N=230中的最终reducer输出。我的第二份工作需要这些信息作为其逻辑。但我不希望它作为映射器输入。我希望输入与Job1相同。我不喜欢使用Counter，因为我读到它不是很可靠。谢谢 最佳答案 您可以将N传递给第二个作业，将N添加到第二个作业配置对象。要将任何键/值添加到配置中，您可以使用提交作业的客户端的“设置”方法。然后，从映射器中，您可以使用“get”方法检索配置中N的值。查看“配置”文档，您会发现“获取”、“设置”和许多专门的方法
当我在Mac终端中运行mapreduce作业时:PawandeepSingh1$hadoopjarMaximumTemperature.jarExceptioninthread"main"java.io.IOException:Mkdirsfailedtocreate/var/folders/v1/lyx_f0rj615cy8s54_bk053h0000gp/T/hadoop-unjar3698429834837790177/META-INF/licenseatorg.apache.hadoop.util.RunJar.ensureDirectory(RunJar.java:128)a
我正在使用Putty执行一个hadoopMap-Reduce作业来解决简单的字数统计问题。我已经在VM上配置了Hadoop，并且我已经验证了Hadoop的所有组件都在使用jps运行。当我使用命令执行代码时hadoopjar无标题.jar我遇到了错误15/06/2019:36:48WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToolforthesame.15/06/2019:37:09INFOutil.NativeCodeLoader:Loade
我想将hadoop流功能与perl脚本一起用作映射器和缩减器。我发现了thisexplanation这部分回答了我的问题，但是它不包含reducer为每个键一起处理所有值的功能。例如，mapper可能会提取对，reducer会输出每个产品的类别列表。这当然可以通过将所有reducer数据保存在内存中来实现(就像我之前提到的示例中那样)，但在许多情况下这是不可扩展的。有没有办法让perl脚本一次获取每个键的所有值(就像普通的map-reduce作业一样)？ 最佳答案 您可以使用cpan库Hadoop::Streamingsubredu
我在HDFS中存储了大量数据，我们希望将其索引到Elasticsearch中。琐碎的想法是使用Elasticsearch-hadoop库。我遵循了thisvideo中的概念，这是我为这项工作编写的代码。publicclassTestOneFileJobextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassTokenizerextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalMapWritablemap=newMapWritable();privatefinalTextkey=newText("te
我是Hadoop新手。我尝试根据ApacheHadoopsite上给出的示例创建一个hadoop集群。.但是，当我运行mapreduce示例时，应用程序卡在map100%和reduce0%。请帮忙我已经使用Vagrant和Virtualbox设置了环境。创建了两个实例。我在一个实例中运行名称节点和数据节点，在另一个实例中运行资源管理器和节点管理器。mapred-siet.xml配置mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.map.memory.mb1536mapreduce.map.java.opts-Xmx1024Mmapreduce.reduce.
我正在尝试获取csv文件的摘要，文件的第一行是标题。有没有一种方法可以使每个列的值及其标题名称作为Java代码中的键值对。例如:输入文件是这样的A,B,C,D1,2,3,45,6,7,8我希望映射器的输出为(A,1),(B,2),(C,3),(D,4),(A,5),....注意:我尝试使用覆盖Mapper类中的运行函数来跳过第一行。但据我所知，每次输入拆分都会调用运行函数，因此不适合我的需要。对此的任何帮助将不胜感激。这是我的映射器的样子:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,I
我觉得我的问题让每个人都感到困惑。再说清楚一点。我正在尝试订购我的数据。说我的数据(几条记录)是这样的012341389228797我的block大小是128MB，文件大小是380Mb(3个block)我正在尝试为我的记录提供订单号。1,012342,138923,28797为了给出正确的数字，我需要将数据放入1个map中，否则如果我得到3个maptask，我的编号将不正确。所以如果我这样做，我会得到完整的数据吗？输入到我的映射器类的数据不会发生任何变化，这将是我的原始数据，不是吗？一旦我使用noofmappers设置为1-Dmapreduce.job.maps=1或conf.setI
我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案
我正在寻找hadoop中map方法的内部工作。在哪里调用map方法？它是调用map方法的运行方法吗？ 最佳答案 我引用了Apache文档中的示例代码page进一步回答您的问题。Driver类，其中有用于字数统计示例的main方法，定义如下。publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(Wor
