一、关联式容器vector/list/deque…这些容器统称为序列式容器因为其底层为线性序列的数据结构里面存储的是元素本身map/set…这些容器统称为关联式容器关联式容器也是用来存储数据的与序列式容器不同的是其里面存储的是结构的键值对在数据检索时比序列式容器效率更高二、键值对“键值对”用来表示具有一一对应关系的一种结构该结构中一般只包含两个成员变量key和valuekey代表键值，value表示与key对应的信息比如：现在要建立一个英汉互译的字典那该字典中必然有英文单词与其对应的中文含义而且，英文单词与其中文含义是一一对应的关系即通过该应该单词，在词典中就可以找到与其对应的中文含义SGI-
我有很多小文件，比如说20000多个。我想节省花在映射器初始化上的时间，那么是否可以只使用500个映射器，每个处理40个小文件作为其输入？如果可能的话，我需要有关如何实现这种输入格式的指导，谢谢!顺便说一句，我知道我应该合并这些小文件，这一步也是需要的。 最佳答案 可以使用CombineFileInputFormat。它在old中和new先生API。这是一个不错的blogentry关于如何使用它。 关于file-多个小文件作为mapreduce的输入，我们在StackOverflow上找
您好，我有一个MapReduce任务，例如AverageScoreCalculator，它具有映射器和缩减器。问题是我静态初始化AverageScoreCalculator中的几个字段是否对映射器和缩减器都可用？ 最佳答案 默认情况下，每个map和reduce任务都在不同的JVM中运行，并且可以有多个JVM在节点上的任何特定实例上运行。设置以下属性mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=-1mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum=1mapreduce.tasktracke
我正在Hadoop上实现一个PageRank算法，正如标题所说，我在尝试执行代码时遇到了以下错误:映射键中的类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到的org.apache.hadoop.io.LongWritable在我的输入文件中，我将图形节点ID存储为键，并将关于它们的一些信息存储为值。我的输入文件具有以下格式:1\t3.4,2,5,6,674\t4.2,77,2,7,83......为了理解错误的含义，我尝试使用LongWritable作为我的主要变量类型，如下面的代码所示。这意味着我有:map减少但是，我也试过:map减少还有:map减少而且我
让我解释一下这个问题。我有这行代码:u=FOREACHpersonsGENERATEFLATTEN($0#'experiences')asj;dumpu;产生这个输出:([id#1,date_begin#122012,description#blabla,date_end#042013],[id#2,date_begin#022011,description#blabla2,date_end#042013])([id#1,date_begin#122011,description#blabla3,date_end#042012],[id#2,date_begin#022010,desc
我想在一台机器上运行mapreduce任务，我想使用我机器的所有核心。哪种方法最好？如果我以伪分布式模式安装hadoop，是否可以使用所有内核？ 最佳答案 您可以使用属性mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来增加映射器的数量/根据您的硬件规范，Reducers在TaskTracker上同时生成。默认情况下，它设置为2，因此最多2个map和2个reduce将在给定实例上运行。但是，要记住的一件事是，如果您的输入非
我有以下配置单元表ID、类、值1,A,0.31,B,0.41,C,0.52,B,0.12,C,0.2我想得到ID，类:值1,[A:0.3,B:0.4,C:0.5]2,[B:0.1,C:0.2]我知道有一个collect_set()UDAF可以生成类列表或值列表，是否可以获取键值对列表？注意:我想我可以使用两个collect_set()，一个用于类列，一个用于值列，但我不确定列表的顺序是否相同。 最佳答案 我使用Brickhouse库中的UnionUDAF来做类似的事情。您从每一对创建一个映射，然后在聚合过程中将它们联合在一起。Add
我正在尝试在hadoop2.2.0上运行我的PDFWordCountmap-reduce程序，但出现此错误:13/12/2523:37:26INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1388041362368_0003_m_000009_2,Status:FAILEDError:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:ClassPDFWordCount$MyMapnotfoundatorg.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Confi
我试图了解如何使用mapreduce找到一个非常大的文件的最小值、最大值和平均值。将reduce任务数设置为1是一个显而易见的解决方案，但对于非常大的文件来说并不是最佳选择。我也在考虑编写一个链式MR作业，但最终，你最终在最终作业中使用了一个reducer。有人可以阐明一些其他方法吗？谢谢 最佳答案 无论您的输入数据集有多大，我在这里使用1个reducer都没有发现任何问题。为此，您应该使用组合器功能，该功能应返回其本地Max、本地Min、本地TotalSum和Count并传递给单个reducer。这样，到达reducer的数据量非
我想知道是否有某种方法可以利用spark.hdfs文件夹结构中已经存在的元数据信息。例如，我正在使用以下代码将数据写入hdfs，valcolumns=Seq("country","state")dataframe1.write.partitionBy(columns:_*).mode("overwrite").save(path)这会生成类似的目录结构，path/country=xyz/state=1path/country=xyz/state=2path/country=xyz/state=3path/country=abc/state=4我想知道的是使用spark，有没有办法将所有
