我在作业类中有一些映射类，有时我需要中断当前任务的执行(HadoopMap-Reduce框架为作业的InputFormat生成的每个InputSplit生成一个映射任务):publicstaticclassTestJobMapperextendsMapper{@Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{super.setup(context);//hereIwanttochecksomepredicate,andmaybebreakexecutionoftask//h

我在MR的驱动类中设置了3个reducer。这意味着将创建三个分区..但是mapper只发出两个唯一的键，比如male和female。在这种情况下，Reducer和reduce函数将运行多少次？ 最佳答案 你的问题有点含糊，但我可以对可能发生的情况提出两种解释:1。二级还原Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少所有女性结果Resucer3减少Reducer1和2的输出。2。拆分作业Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少了女性结果的前半部分Reducer3减少了女性结果的后半部分

您好，当我使用hadoopjar..args..提交我的jar以进行map-reduce作业时，我想知道如何部署非jar文件。对于hadoop流，有--file选项来发送文件，对于spark，我们有--files但我在文档中找不到这样的选项。在提交hadoopmap-reduce作业时，是否可以将非jar文件与我的jar一起发送？ 最佳答案 Applicationscanspecifyacommaseparatedlistofpathswhichwouldbepresentinthecurrentworkingdirectoryof

环境:Hadoop3.0.01个NameNode，5个DataNode我在mapred-site.yml上配置如下限制同时运行3maptask:mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum3Themaximumnumberofmaptasksthatwillberunsimultaneouslybyatasktracker.mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum3Themaximumnumberofreducetasksthatwillberunsim

以下用例:我对.gz压缩大小约为500GB的数据运行配置单元查询:selectcount(distinctc1),c2fromt1groupbyc2;此查询产生约2800个映射作业和约400个缩减作业。在设置具有20个实例(每个160GB实例存储)的Hadoop集群时，该工作将停止在97%map和21%reduceprogress，然后回落到94%map和19%reduceprogress，然后就没有任何进展了。我认为这是因为HDFS的磁盘空间已达到使用限制。也许我可以在当天晚些时候提供异常消息。如何:有没有办法根据正在处理的数据的输入大小粗略地预先计算所需的HDFS磁盘空间？请记住，

所以这一直让我很困惑。我不确定map-reduce究竟是如何工作的，而且我似乎迷失在确切的事件链中。我的理解:MasterChunks文件并将它们作为(K1,V1)交给映射器Mappers将获取文件并执行Map(K1,V1)->(K2,V2)并将此数据输出到单独的文件中。这就是我迷路的地方。那么这些单独的文件是如何合并的呢？如果每个文件中的key重复怎么办？谁在进行合并？是主人吗？如果这一步所有的文件都进入Master，会不会是一个巨大的瓶颈？是否全部合并到一个文件中？现在文件重新分块并交给reducer了吗？或者，如果所有文件都直接转至reducer，那么在流程结束时(K3,V3)文

原来的Map-Reduce执行链是:InputSplits-->Mapper-->[Sorting/Shuffling等]-->Reducer-->...现在我不希望输入拆分先到达映射器，而是转到其他一些新阶段(例如，我们可以将其称为预映射器，此类将由我自己创建)。所以新顺序将是:InputSplits->Pre-Mapper->Mapper->...我目前正在阅读源代码。但是，我仍然找不到任何线索(我应该接触哪些类(class))。欢迎任何建议。非常感谢:) 最佳答案 也许你应该看看链接映射器:ChainMapper

有没有办法跳过单个失败的map作业而不是杀死整个作业？我有数以千计的map作业都运行良好，总是有这个烦人的最后一个map作业会永远耗费并最终杀死这个大作业。有没有办法设置像“失败时忽略”这样的一般设置或可以忽略的map百分比？我不是在寻找100%数据的完美结果，95%的良好估计就完全足够了。 最佳答案 您可以使用mapred.max.map.failures.percent(新版本2.1.0中的mapreduce.map.failures.maxpercent)和mapred.max.reduce.failures.percent属

我是Hadoop新手，既然map节点和reduce节点之间的数据传递可能会降低MapReduce的效率，为什么不把maptask和reducetask放在同一个节点？ 最佳答案 实际上，如果数据太“小”，您可以在同一个JVM中运行map和reduce。这在Hadoop2.0(又名YARN)和现在称为Ubertask中是可能的。来自伟大的“Hadoop:权威指南”一书:Ifthejobissmall,theapplicationmastermaychoosetorunthetasksinthesameJVMasitself.Thish

我在python中为字数统计程序编写了映射器和缩减器，效果很好。这是一个示例:echo"hellohelloworldherehellohereworldherehello"|wordmapper.py|sort-k1,1|wordreducer.pyhello4here3world2现在，当我尝试提交一个大文件的hadoop作业时，出现错误hadoopjarshare/hadoop/tools/sources/hadoop-*streaming*.jar-filewordmapper.py-mapperwordmapper.py-filewordreducer.py-reducerw