我们的目标是利用PIG对我们的服务器日志进行大规模日志分析。我需要从文件加载PIGmap数据类型。我尝试使用以下数据运行示例PIG脚本。我的CSV文件中名为“test”(由PIG处理)的一行看起来像，151364,[ref#R813,highway#secondary]我的PIG脚本a=LOAD'test'usingPigStorage(',')AS(id:INT,m:MAP[]);DUMPa;想法是加载一个int和第二个元素作为hashmap。然而，当我转储时，int字段被正确解析(并在转储中打印)但map字段未被解析导致解析错误。如果我遗漏了什么，有人可以解释一下吗？
我有一个用例，其中映射阶段生成的某些键需要在减少开始之前被过滤掉。这样的事情可行吗？请告诉我。 最佳答案 修改MapperClass过滤输入会更准确，因为combiner的执行是无法保证的，Hadoop可能会也可能不会执行combiner。此外，如果需要，它可以执行1次以上。因此，您的MapReduce作业不应依赖于组合器的执行。 关于map-hadoop过滤map输出，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作，但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中，我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望，我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料，这没有奏效。或者，也许有人可以建议一个更好的方
为了多次重复同一个map/reduce任务，我应该把循环放在哪里？我知道它应该在主程序中，我不知道它应该在runJob附近还是其他地方？ 最佳答案 这是一个很好的例子来做你想做的事情，摘自ThomasJungblut'sawesomeblog这是我前段时间看到的:while(counter>0){//reusetheconfreferencewithafreshobjectconf=newConfiguration();//setthedepthintotheconfigurationconf.set("recursion.dept
我正在对大量网络日志进行共现分析。我计算了每个项目的出现时间，以及每对的同时出现时间使用hadoop。现在，我想计算一对的一些相关性度量，例如n_12/(n_1*n_2),其中n表示项目或项目对的发生或同时发生的时间。我将数据排列为:key:item1value:[(item1,n_1)(item2,n_12)...(itemk,n_1k)]我想知道我怎么知道n_2,...,n_k在处理关于item1的键值时？感谢您的帮助。 最佳答案 你的意思是你需要在每个映射器中访问一个特定的字典？您可以使用hadoop的“分布式缓存”功能。这适
我一直在看hadoop的这个字数统计示例:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/mapred_tutorial.html#Source+Code而且我对Map函数有点困惑。在所示的map函数中，它接受一个LongWritable类型的“键”，但这个参数从未在Map函数的主体中使用。应用程序程序员希望Hadoop为这个key传递什么？如果map函数只是从一行文本或其他内容中解析值，为什么它需要一个键。有人可以给我一个输入需要键和值的例子吗？我只看到map为V1->(K2,V2)。另外一个问题:在hadoop的真正实现中，他们的多个归约步骤是不是？如果是
Hadoop1.0.3工作36小时后说:INFOmapred.JobClient:map42%reduce0%mapred.JobClient:JobFailed:#offailedMapTasksexceededallowedlimit.FailedCount:1.java.io.IOException:Jobfailed!atorg.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1265)然后停下来。是否可以不从一开始就重新启动Hadoop作业(map0%reduce0%)？ 最佳答案
输入数据集如下所示:colA,colB,colc,时间1,2,1,2012-12-2212:23:301,2,3,2012-12-2212:23:401,2,2,2012-12-2212:24:202,3,1,2012-12-2212:25:30并且输出将是下一次和当前时间的差值，即(时间+1-时间)。请查看输出列以获取更多信息。colA,colB,colc,时间,输出1,2,1,2012-12-2212:23:30,101,2,2,2012-12-2212:23:40,401,2,3,2012-12-2212:24:20,02,3,1,2012-12-2212:25:30,0非常感谢
我有几十张全天空图，每张二进制格式(FITS)大约600MB。对于每张天空图，我已经有几千个源位置的目录，即恒星、星系、radio源。对于每个来源，我想:打开全天map提取相关部分，通常不超过20MB对它们进行一些统计将输出汇总到目录中我想运行hadoop，可能通过streaming接口(interface)使用python来并行处理它们。我认为映射器的输入应该是目录的每条记录，然后python映射器可以打开全天空图，进行处理并将输出打印到stdout。这是一种合理的方法吗？如果是这样，我需要能够配置hadoop，以便将完整的天空map本地复制到正在处理其来源之一的节点。我怎样才能做到
你好，我发现mapreduce链有点问题。我必须形成这样的链映射器->reducer->映射器从我的第一个mapper到reducer的流程一直很好，这个reducer的输出数据不能正确地转到下一个mapper。这是我尝试过的一个简单的代码示例这是我的第一个映射器publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutputCollector,Reporterreporter)throwsIOException{StringmaxSalary=value.toString().split(",")[4];outputColle
