我在conf/mapred-site.xml中添加了以下内容mapred.tasktracker.map.tasks.maximum4mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum1但是当我运行该作业时，它仍然运行2个map(这是默认的)？我怎样才能强制这个数字增加？附言我正在使用Ubuntu四核box谢谢 最佳答案 您是否正在处理少量数据？可能是您的MapReduce作业仅在一个输入拆分上运行，因此不需要更多映射器。尝试在数百MB的数据上运行您的作业，看看您是否仍然遇到同样的问题。单个节点上能够运行
我有一个“仅映射”(无缩减阶段)程序。输入文件的大小足以创建7个maptask，我已经通过查看生成的输出(part-000到part006)验证了这一点。现在，我的集群有8个节点，每个节点有8个内核和8GB内存，共享文件系统托管在头节点上。我的问题是，我可以选择仅在1个节点中运行所有7个映射任务，还是在7个不同的从属节点中运行7个映射任务(每个节点1个任务)。如果我可以这样做，那么我的代码和配置文件需要做哪些更改。我尝试仅在我的代码中将参数“mapred.tasktracker.map.tasks.maximum”设置为1和7，但我没有发现任何明显的时间差异。在我的配置文件中它设置为1
(比DifferencebetweenPigandHive?Whyhaveboth?更基础)我有一个数据处理管道，用Hadoop上的多个Javamap-reduce任务编写(我自己的自定义代码，源自Hadoop的Mapper和Reducer)。它是一系列基本操作，例如连接、反转、排序和分组依据。我的代码涉及并且不是很通用。继续这种公认的开发密集型方法与使用多个UDF将所有内容迁移到Pig/Hive的优缺点是什么？哪些工作我不能执行？我会遭受性能下降(使用100sTB)吗？维护时我会失去调整和调试代码的能力吗？我能否将部分作业作为Javamap-reduce进行流水线处理，并将它们的输入
从高层次的角度解释NoSQL非常容易——它基本上是“键值”存储。当然有成千上万的次要和重要的东西，但一般来说它只是键值存储。解释Hadoop和Map/Reduce的最佳方式是什么？可能是一些“真实世界”的例子，即使是新手也可以很容易地进行比较？谢谢! 最佳答案 我最近找到了thisgreatarticle描述MapReduce:I’vebeenplanningonwritingabouttheGoogle’sMapReducealgorithmforsometimebutIcouldn’tfindagoodpracticalexam
我正在使用HadoopMapReduce对维基百科数据转储(以bz2格式压缩)进行研究。由于这些转储太大(5T)，我无法将xml数据解压缩到HDFS中，只能使用hadoop提供的StreamXmlRecordReader。Hadoop确实支持解压缩bz2文件，但它会任意拆分页面并将其发送给映射器。因为这是xml，所以我们需要拆分为标签。有没有办法把hadoop自带的bz2解压和streamxmlrecordreader一起使用？ 最佳答案 维基媒体基金会刚刚为HadoopStreaming接口(interface)发布了一个Inpu
这个问题在这里已经有了答案:Howtodebughadoopmapreducejobsfromeclipse?(6个答案)WheredoeshadoopmapreduceframeworksendmySystem.out.print()statements?(stdout)(5个答案)关闭2年前。我正在尝试构建mapreduce作业。它运行到完成但最后出现奇怪的数据。当我尝试使用system.out.println("debugdata")调试它时它不显示在屏幕上。使用javaAPI生成外部日志文件，尝试使用log.severe("logdata")或使用log4j记录器方法log.i
我们的任务是创建mapreduce函数，该函数将为google网络图中的每个节点n输出，列出您可以在3跳中从节点n到达的节点。(实际数据可以在这里找到:http://snap.stanford.edu/data/web-Google.html)以下是列表中项目的示例:121324343541454656从上面的示例图将是这个在上面的简化示例中，例如节点1的路径是α[1->2->4->1],[1->2->4->5],[1->2->4->6],[1->3->4->1],[1->3->4->5],[1->3->4->6]και[1->3->5->6]因此mapreduce将为节点1输出顶点1
是否可以在一台机器上使用HDFS客户端实现从HDSF集群的分布式读取？我用一个由3个数据节点(DN1、DN2、DN3)组成的集群进行了实验。然后我从位于DN1上的客户端程序运行10个同时读取10个独立文件，它似乎只从DN1读取数据。其他数据节点(DN2、DN3)显示为零事件(从调试日志判断)。我检查了所有文件的block是否在所有3个数据节点上都被复制了，所以如果我关闭DN1，那么数据将从DN2读取(仅DN2)。增加读取的数据量没有帮助(尝试从2GB到30GB)。由于我需要读取多个大文件并仅从中提取少量数据(几Kb)，因此我想避免使用map/reduce，因为它需要设置更多服务并且还需
在hadoop作业计数器中，“映射输出具体化字节”与“映射输出字节”之间有什么区别？当我禁用映射输出压缩时我没有看到前者所以我猜它是真正的输出字节(压缩)而后者是未压缩的字节？ 最佳答案 我认为你是对的。来自http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/releasenotes.html:MAPREDUCE-2365。FileInputFormat(BYTES_READ)和FileOutputFormat(BYTES_WRITTEN)的新计数器。用于压缩MapOutputSize的新计数器MAP_OUTP
我的map函数产生一个键\t值值=列表(值1、值2、值3)然后我的reduce函数产生:Key\tCSV-Line例如2323232-2322fdsfs,sdfs,dfsfs,0,0,0,2,fsda,3,23,3,s,2323555-22222dfasd,sdfas,adfs,0,0,2,0,fasafa,2,23,s例。原始数据:232342|@3423@|34343|sfasdfasdF|433443|Sfasfdas|324343x1000无论如何，我想删除开头的key，这样我的客户就可以直接导入到mysql中。我有大约50个数据文件，我的问题是在它映射一次并且reducer启
