我正在尝试同时使用映射器和缩减器来运行作业，但映射器运行缓慢..如果对于相同的输入我禁用reducers，映射器将在3分钟内完成而对于mapper-reducer作业，即使在30分钟后，Mappers仍未完成。我正在使用hadoop1.0.3..我尝试了压缩和不压缩map输出。我删除了旧版本的hadoop0.20.203并从头开始为1.0.3重新安装了所有内容Jobtracker日志也充满了:2012-10-0310:26:20,138INFOorg.apache.hadoop.ipc.Server:IPCServerlisteneron54311:readAndProcessth
我在尝试使用org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper作为HadoopStreaming1.0.3中-mapper的参数时遇到了问题。“猫”虽然有效；使用cat会影响性能——尤其是在ElasticMapReduce上吗？ 最佳答案 我遇到了类似的问题，其中身份映射器不起作用，我必须使用Cat。我们没有看到性能上的巨大变化，据我所知，identitymapper是一个jar，而cat是unix命令。 关于hadoop-如果我使用-mapperca
在Reduce侧连接算法中，使用了两个映射器类。但是在我的代码的驱动类中都没有设置，只设置了reducer。作业如何知道要使用哪个映射器类？我们如何为一个作业设置多个映射器类？我正在使用hadoop2.2感谢和问候，迪拉吉PS:我只是从发给我导师的电子邮件中复制粘贴了问题，所以你们中的一些人可能已经看到问题中出现了他的名字。对此表示歉意。 最佳答案 找到答案..对于它设置的多个映射器MultipleInputs.addInputPath(); 关于hadoop-如何在ReduceJoin
物流的分拣业务在某些分拣场地只有一个数据源，因为数据量比较大，将所有数据存在一张表内查询速度慢，也为了做不同设备数据的分库管理，便在这个数据源内创建了多个不同库名但表完全相同的数据库，如下图所示：现在需要上线报表服务来查询所有数据库中的数据进行统计，那么现在的问题来了，该如何 满足在配置一个数据源的情况下来查询该数据源下不同数据库的数据 呢，借助搜索引擎查到的分库实现大多是借助Sharding-JDBC框架，配置多个数据源根据分库算法实现数据源的切换，但是对于只有一个数据源的系统来说，我觉得引入框架再将单个数据源根据不同的库名配置成多个不同的数据源来实现分库查询的逻辑我觉得并不好。如果我们能在
所以，我正在尝试在MapReduce范例中编写FP-Tree算法，对于创建频繁项集列表，我有以下问题:输入:File1.txt(包含所有交易)1234522211245769877776123354[EachLinecontainsitemsBoughtinoneTransaction]File2.txt(包含按降序购买的元素)1212362215774354[Count][ItemId]输出:output.txt12322112377354[2ndtransactioniseliminated]根据计数的项目被采纳(降序)，其他被删除是否可以将File1.txt和File2.txt都
物流的分拣业务在某些分拣场地只有一个数据源，因为数据量比较大，将所有数据存在一张表内查询速度慢，也为了做不同设备数据的分库管理，便在这个数据源内创建了多个不同库名但表完全相同的数据库，如下图所示：现在需要上线报表服务来查询所有数据库中的数据进行统计，那么现在的问题来了，该如何 满足在配置一个数据源的情况下来查询该数据源下不同数据库的数据 呢，借助搜索引擎查到的分库实现大多是借助Sharding-JDBC框架，配置多个数据源根据分库算法实现数据源的切换，但是对于只有一个数据源的系统来说，我觉得引入框架再将单个数据源根据不同的库名配置成多个不同的数据源来实现分库查询的逻辑我觉得并不好。如果我们能在
我是python的新手，正在尝试按照说明http://www.yekeren.com/blog/archives/1005构建推荐系统,让我困惑的是:defreducer3_init(self):self.pop={}file=open(self.options.item_pop,"r")forlineinfile.readlines():movieid_jstr,pop_jstr=line.strip().split("\t")movieid=json.loads(movieid_jstr)pop=json.loads(pop_jstr)self.pop[movieid]=popfi
如果我有一个包含1000行的数据文件......并且我在我的字数统计程序的map方法中使用了TextInputFormat。因此，数据文件中的每一行都将被视为一个拆分。RecordReader会将每一行(或拆分)作为(Key,Value)对提供给map()方法。根据我的理解..1000次map()方法应该为每一行或记录执行。表示将运行多少个Mappers？抱歉，在这里混淆了。map()方法只是mapper的一个实例，对吧。那么每个Mapper任务有多少个map实例是根据什么决定的？？？注意:当我为1000行数据执行WordCountMapReduce程序时。我看到Mappers的数量为
我正在尝试通过oozie作业运行wordcount程序。当我像hadoopjarwordcoutjar/data.txt/out一样手动运行wordcoutjar时。它运行良好并给我输出。这是我的wordcount程序的映射器代码的详细信息。publicclassMapperWordcountextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)thr
由于一些数据在所有map()函数之间共享，我无法在setup()中生成它们，因为每个setup()对应于每个map()函数，而我想做的是预先生成一些数据并将其存储在可实现的地方，然后在每个map()中使用它。我该怎么做？假设我正在使用Mapreduce执行KNN，并且我想使用每个map()的所有测试数据。我应该在哪里存储这些测试数据，然后在映射器中使用它们？非常感谢。 最佳答案 您可以将预先计算的数据存储到HDFS中，然后将其包含在作业的DitributedCache中。https://hadoop.apache.org/docs/
