我需要用Java做一个MapReduce应用程序，它需要自动递归，这意味着对于处理的每一行输入文件，它必须检查输入/映射条目的所有行是否有条件，并由函数验证。或者，换句话说，Reducer应该为接收到的每一对(键、值)调用/读取所有Map。在Hadoop框架上实现它的最佳方式是什么？我可以通过读取输入n次或将输入加载到HashMap中来以编程方式执行此操作，但我认为在MapReduce范例中可能会完成这一切。感谢您的帮助/提示!编辑:更多细节，我有(作为其他工作的结果)问题空间分区列表(索引，计数)并希望作为输出(索引，sumOfNearestNeighborsCounts)，所以对于

这question对于检测有向图中的循环有一个很好的答案。不幸的是，制作它的MapReduce版本似乎并不容易。具体来说，我对用于从有向图中删除循环的MapReduce算法感兴趣。我已经使用广度优先搜索(BFS)算法进行了评估，但我看到的一个问题是可能会同时删除两个不同的边以切断一个循环。这种情况的影响是可以删除太多边。重要的是删除循环，同时尽量减少删除的边数。有证明的方案优先!谢谢。 最佳答案 您需要一个迭代mapreduce来实现这个算法。参见http://www.iterativemapreduce.org/对于以迭代mapr

我尝试使用hadoop实现一个处理文本文件的应用程序。问题是我无法保持输入文本的顺序。有什么方法可以选择哈希函数吗？这个问题可以通过分配分区轻松解决输入到每个映射器，然后将分区发送到reducers。这可以用hadoop实现吗？ 最佳答案 MapReduce的基本思想是，事情完成的顺序是无关紧要的。所以你不能(也不需要)控制以下顺序:输入记录通过映射器。键和相关值通过缩减器。您唯一可以控制的是值在迭代器中的放置顺序，该顺序在缩减器中可用。这是使用称为“二级排序”的结构完成的。thisterm的简单谷歌操作导致您可以继续的几个点。我喜

我理解为什么中间键值按键分组但为什么要对它们进行排序？ 最佳答案 分组就是这样实现的。当您按键排序时，它们会组合在一起。它是否已排序并不重要……重要的是相同的键彼此相邻。排序可能不是最好的方法。也许某种哈希算法会更快:O(N)而不是O(NlogN)。它被实现为排序只是因为有一些应用程序需要排序的键(例如HBase/BigTable)。最近开发了一种可插入排序，并且在测试版中可用。我还没有机会尝试一下。http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop

我正在处理map-reduce作业，包含多个步骤。使用mrjob每一步都会接收前一步的输出。问题是我不想这样。我想要的是提取一些信息并在第二步中使用它来处理所有输入等等。是否可以使用mrjob执行此操作？注意:由于我不想使用emr，thisquestion对我帮助不大。更新:如果不可能在一项工作中做到这一点，我需要在两个不同的工作中完成。在这种情况下，有什么办法可以包装这两个作业并管理中间输出等？ 最佳答案 您可以使用Runners您必须单独定义作业并使用另一个python脚本来调用它。fromNumLinesimportNumLi

目录一、json与对象互转1、json转自定义对象2、json字符串转JSONObject二、json与list互转1、list转JsonArray类型字符串2、JsonArray类型字符串转list三、JSONObject与Map互转1、Map转JSONObj一、json与对象互转1、json转自定义对象Useruser=JSONUtil.toBean(jsonStr/jsonObj,User.class);//hutoolUseruser=JSON.parseObject(jsonStr,User.class);//com.alibaba.fastjsonUseruser=JSONObje

我使用Python计算项目之间的余弦相似度。给定表示购买(用户、项目)的事件数据，我有一个由我的用户“购买”的所有项目的列表。给定这个输入数据(user,item)X,1X,2Y,1Y,2Z,2Z,3我建立了一个python字典{1:['X','Y'],2:['X','Y','Z'],3:['Z']}从那个字典中，我生成了一个购买/未购买矩阵，也是另一个字典(bnb)。{1:[1,1,0],2:[1,1,1],3:[0,0,1]}从那里开始，我通过计算(1,1,0)和(1,1,1)之间的余弦来计算(1,2)之间的相似度，得到0.816496我这样做是为了:items=[1,2,3]fo

我的map函数必须为每个输入读取一个文件。那个文件根本没有改变，它只是为了阅读。我认为分布式缓存可能对我有很大帮助，但我找不到使用它的方法。我认为我需要覆盖的publicvoidconfigure(JobConfconf)函数已被弃用。好吧，JobConf肯定被弃用了。所有DistributedCache教程都使用已弃用的方式。我能做什么？我可以覆盖另一个配置功能吗？这些是我的map函数的第一行:Configurationconf=newConfiguration();//loadtheMFileFileSystemfs=FileSystem.get(conf);PathinFile=

配置Hadoop集群时，为集群设置映射器/缩减器数量的科学方法是什么？ 最佳答案 没有公式。这取决于你有多少核心和多少内存。mapper的个数+reducer的个数一般不要超过core的个数。请记住，该机器还运行着TaskTracker和DataNode守护进程。一般建议之一是映射器多于缩减器。如果我是你，我会使用合理数量的数据运行我的一项典型工作来尝试一下。 关于map-配置Hadoop集群时应该设置多少个mapper/reducer？，我们在StackOverflow上找到一个类似的

我对Hbase和MapReduceAPI很陌生。我对MapReduce概念很困惑。我需要使用MAPReduceAPI将文本文件加载到Hbase表中。我用谷歌搜索了一些示例，但在那里我可以找到MAPPER()而不是reducer方法。我对什么时候使用mapper以及什么时候使用Reducer()感到困惑。我的想法是这样的:我们使用映射器将数据写入Hbase从中读取数据HBASE我们使用mapper和reducer()。请任何人清除我详细解释。我正在尝试将数据从文本文件加载到HBASE表。我用谷歌搜索并尝试了一些代码，但我不知道如何加载文本文件并在HBASEmapreduceAPI中读取。