这是sourcecode对于映射器publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);while(context.nextKeyValue()){map(context.getCurrentKey(),context.getCurrentValue(),context);}cleanup(context);}}如您所见，context用于read和write。这怎么可能？即context.getCurrentKey()和context.getCurrentValue()用于
只有在所有map运行后，我才需要在单台计算机上发送我的map绘制器的输出。例如:如果计算机#1运行他的map功能1000次，我希望在所有1000次map发生后发送输出。有什么办法吗？编辑-解释我为什么要这样做:我正在实现算法树冠。我的计划是在我拥有的每台机器上运行canopy并找到它的本地数据的质心。一旦找到本地质心，我想将本地质心以及与它们相关的点数发送到reducer。例如:机器#1找到了3个质心，每个质心都有30个View。我想提交减少(质心，View)。但问题是只有在机器的所有map功能运行后我才会知道View。这就是为什么我想在所有运行后发送机器映射器的输出以减少。
我正在运行超过550Gb数据的piglatin脚本。reducer默认为1。生成结果大约需要38分钟。我想知道增加reducer的数量是否会更快地执行脚本我们将不胜感激。此外，我想知道设置映射器和缩减器背后的概念。 最佳答案 增加reducer的数量肯定会有所帮助(如果您正在执行的操作具有聚合)。由于实际聚合发生在reduce端，运行多个reducer会提高性能。您可以使用“Parallel”关键字设置pig中的reducer数量。前任:A=LOAD'myfile'AS(t,u,v);B=GROUPABYtPARALLEL18;映射
几个小时以来，这是一个非常疯狂的问题。如有任何帮助，我们将不胜感激。我不能publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{if(!value.toString().equals("")){Gsongson=newGson();Booleanflag=true;System.out.println("000000000");while(flag){TexttweetId=newText();Tweettweet=gson.fromJson(value.toStr
我正在尝试使用javaMapper/Reducer在一些维基百科转储(压缩的bz2形式)上运行hadoop流作业。我正在尝试使用WikiHadoop，这是维基媒体最近发布的一个界面。WikiReader_Mapper.javapackagecourseproj.example;//Mapper:emits(token,1)foreveryarticleoccurrence.publicclassWikiReader_MapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{//Reuseobjectstosaveoverheadofobjectcreatio
我正在尝试测量每个Map任务从开始到结束所花费的时间。我这样做的方法是在setup()函数中启动一个计时器，然后在cleanup()函数中输出计时器。现在的问题是，除了旧的HadoopAPI，我正在尝试做同样的事情，但似乎没有什么等同于cleanup() 最佳答案 您可能会找到OutputCommiter.commitJob有用。但是为什么要使用旧的API。新的要干净得多。 关于hadoop-旧HadoopAPI中的Mapper.cleanup()方法等效于什么？，我们在StackOve
定义映射器的帮助是否已执行，如果未执行，可能是出于什么原因。我将读取方式的输出从数据库写入到执行映射器的本地文件系统的文本文件。这里我给个代码packageorg.myorg;importjava.io.*;importjava.util.*;importjava.sql.Connection;importjava.sql.DriverManager;importjava.sql.ResultSet;importjava.sql.SQLException;importjava.sql.Statement;importjava.util.logging.Level;importorg.a
我有一个将文件作为输入并给出输出文件的外部程序//forexampleinputfile:IN_FILEoutputfile:OUT_FILE//RunExternalprogram./vx${OUT_FILE}我想要HDFS中的输入和输出文件我有8个节点的集群。我有8个输入文件，每个文件有1行//1inputfile:1.txt1:0,0,0//2inputfile:2.txt2:0,0,128//3inputfile:3.txt3:0,128,0//5inputfile:4.txt4:0,128,128//5inputfile:5.txt5:128,0,0//6inputfile:
我发现hadoopcdh4有一个奇怪的行为。在所有映射器完成之前，一些reducer已经完成。我认为所有的reducer(调用reduce())都必须等到映射器完成。这是一个hadoop错误吗？在他们的某些情况下，工作可能会以这种状态结束吗？我在这里缺少什么？ 最佳答案 有时，当作业趋于失败时，您会看到HadoopUI出现奇怪的行为。我认为你看到这个是因为你有一个任务失败或者可能更多，这是一些未能在UI中反射(reflect)出来。可能是由于tasktracker和jobtacker或内部计算之间的网络通信有些延迟(我不是很确定)。
我想用Hive替换Hadoop作业。我的挑战是在Hadoop中，我正在使用setup()通过从分布式缓存中读取引用数据(兴趣点)来构建kdtree。然后我在map()中使用kdtree来评估目标数据与kdtree的距离。在Hive中，我想使用带有evaluate()方法的udf来确定距离，但我不知道如何使用引用数据设置kdtree。这可能吗？ 最佳答案 我可能没有完整的答案，所以我只是提出一些可能有帮助的想法。您可以使用ADDFILE...将文件添加到hive中的分布式缓存Hive11+(我认为)应该允许您访问GenericUDF.
