我需要为在HBase中的节点上运行的映射器作业发送一些信息。我已经在类中将数据定义为静态成员，但似乎当映射器在其他节点上运行时，数据并未传输到节点。有什么办法吗？publicclassGetResultFromVerticesIDMapperextendsTableMapper{publicstaticHashMapvertexIDsHashMap;publicstaticintnResultComponents;...} 最佳答案 上面你提到的方式是一种方式..换句话说，如果您发送系统属性，那么它将自动设置为上下文。在运行程序时，

我总是对为hive中的特定任务创建多少映射器和缩减器感到困惑。例如，如果block大小=128mb，并且有365个文件，每个文件映射到一年中的某个日期(每个文件大小=1mb)。有基于日期列的分区。在这种情况下，在加载数据期间将运行多少映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器:映射器的数量取决于各种因素，例如数据在节点之间的分布方式、输入格式、执行引擎和配置参数。另见此处:https://cwiki.apache.org/confluence/display/TEZ/How+initial+task+parallelism+worksMR使

我现在正在学习分区器的概念。谁能给我解释一下下面的代码。我很难理解publicclassTaggedJoiningPartitionerextendsPartitioner{@覆盖publicintgetPartition(TaggedKeytaggedKey,Texttext,intnumPartitions){返回taggedKey.getJoinKey().hashCode()%numPartitions;}}这个taggedKey.getJoinKey().hashCode()%numPartitions如何确定为一个键执行哪个reducer？有人能给我解释一下吗？

我对高效管理Hadoop洗牌流量和有效利用网络带宽很感兴趣。为此，我想知道每个数据节点产生了多少洗牌流量？洗牌流量只不过是映射器的输出。那么这个映射器输出保存在哪里？如何实时从每个数据节点获取映射器输出的大小？感谢您的帮助。我已经创建了一个目录来存储这个映射器的输出，如下所示。mapred.local.dir/app/hadoop/tmp/myoutput我看着hduser@dn4:/app/hadoop/tmp/myoutput$ls-lrttotal16drwxr-xr-x2hduserhadoop4096Dec1210:50tt_log_tmpdrwx------3hduserh

在某些用例中，我已经有一段时间没有使用reducer作业，但我从未遇到过“无映射器”作业。“NoMapper”意味着mapreduce框架仍然会读取输入文件并以某种方式(基于InputFormat？)对它们进行洗牌/排序，这些将成为我的reducer的输入？ 最佳答案 “无映射器”是“身份映射器”的委婉说法。如果您不指定一个默认映射器就是这样。至少，身份映射器进程将未更改的输入定向到正确的化简器分区。 关于hadoop-什么时候需要"nomapper"？，我们在StackOverflow

我使用的是Hadoop2.6.4版。我正在编写一个MapReduce作业，它将采用3个参数，即-Keyword，输入文件和输出文件的路径。我理想的输出应该是所有包含关键字的文件的名称。简单的逻辑是遍历文本中的每一行并将其与我们的关键字匹配。如果它返回true打印文件名。经过广泛的谷歌搜索后，我找到了3个获取文件名的选项Context.getConfiguration().get("map.input.file")Context.getConfiguration().get("mapreduce.map.input.file")这两种方法都返回了一个值为“null”的字符串，即它们在我的

我知道mapreduce是如何工作的以及我有哪些步骤:绘图随机排序减少当然，我有分区、组合器，但现在这些并不重要。有趣的是，当我运行mapreduce作业时，看起来mappers和reducers并行工作:所以我不明白这怎么可能。问题1.如果我有多个节点在做映射操作，reducer如何开始工作？因为Reducer不能在没有排序的情况下开始工作吗？(输入必须为Reducer排序-如果mapper仍在工作，则输入无法排序)。问题2.如果我有多个reducer，最后的数据如何合并在一起？换句话说，最终结果应该排序对吧？这意味着我们要花费额外的O(n*Logn)时间来合并“多个reducer结

在我的一个MapReduce任务中，我将BytesWritable重写为KeyBytesWritable，并将ByteWritable重写为ValueBytesWritable。然后我使用SequenceFileOutputFormat输出结果。我的问题是当我开始下一个MapReduce任务时，我想使用这个SequenceFile作为输入文件。那么如何设置作业类，Mapper类如何识别我之前覆盖的SequenceFile中的键和值？我知道我可以使用SequenceFile.Reader来读取键和值。Configurationconfig=newConfiguration();Pathp

我对Hadoop中的基本Mapper结构有点困惑。在网络上，许多示例实现使用Mapper作为类，因此它们的类扩展了Mapper。据我所见，也就是Hadoop19，Mapper是一个接口(interface)。发生了什么事？ 最佳答案 在旧的API中，Mappers实现了您可能期望的接口(interface)。当大修到来时，他们决定将其更改为一个完全成熟的类，以便它可以充当经常需要的IdentityMapper(如果按原样使用或扩展以用于您自己的实现)。这只是您的项目使用旧API还是新API的问题，您不应该混用-org.apache.

这是我想做的。现在我有一些这样的文本文件:xxx.example.comxxxabcdefyyy.example.comyyyabcdef...我想读取映射器中的文件拆分并将它们转换为键值对，其中每个值都是一个中的内容>标签。我的问题是关于key的。我可以使用url作为键，因为它们是全局唯一的。但是，由于我的工作背景，我想为每个键值对生成一个全局唯一编号作为键。我知道这在某种程度上违背了Hadoop的水平可扩展性。但是有什么解决办法吗？ 最佳答案 如果您要通过MapReduce处理此类文件，我会采取以下策略:逐行使用通用文本输入格式