https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html#method.summaryrun(Context)org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper方法a).ExpertuserscanoverridethismethodformorecompletecontrolovertheexecutionoftheMapper.目前run(Context)方法的默认行为是什么。如果我重写run(Context)，根据文档会得到什么样的特殊控制？是否有人在您的
当执行Hive查询时，执行了多少个映射器/缩减器或当执行一个Hive查询时，如何确定将如何执行映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器的数量取决于作业客户端计算的输入分割数。Hive查询就像一系列Mapreduce作业。如果您编写一个简单的查询，例如selectCount(*)fromEmployee，则只会执行一个Mapreduce程序。如果你给出一个包含大量聚合和连接等的复杂查询，将执行一系列MapReduce程序，这些程序使用早期MR阶段的输出作为下一个MR阶段的输入，最终结果将转储到HDFS。reducer的数量可以由开发人员在H
我想查看logmapper或者reducer输出？在containerfoler下的syslog中找不到？那么log输出到哪里呢？publicclassSkipStat{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(SkipStat.class);privatestaticBlockWorkerRepositoryblockWorkerRepository;static{blockWorkerRepository=newBlockWorkerRepositoryImpl();}privatestaticclassSkipInfoMapperextendsM
我有一个托管的Hive表，它只包含一个150MB的文件。然后我对它执行“selectcount(*)fromtbl”，它使用了2个映射器。我想将它设置为更大的数字。首先我尝试了“setmapred.max.split.size=8388608;”，希望它能使用19个映射器。但它只使用3。不知何故，它仍然将输入分成64MB。我还使用了“setdfs.block.size=8388608;”，也没有用。然后我尝试了一个普通的map-reduce作业来做同样的事情。它最初使用3个映射器，当我设置mapred.max.split.size时，它使用19个。所以我想问题出在Hive上。我看了
我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
对于某个HadoopMapReducemapper任务，我已经有了mapper任务的完整执行时间。一般来说，映射器有三个步骤:(1)从HDFS或其他来源(如AmazonS3)读取输入；(2)处理输入数据；(3)将中间结果写入本地磁盘。现在，我想知道是否有可能知道每一步花费的时间。我的目的是得到(1)映射器从HDFS或S3读取输入需要多长时间的结果。结果仅表明映射器的读取速度。它更像是映射器的I/O性能；(2)mapper处理这些数据需要多长时间，更像是task的计算能力。有人知道如何获得这些结果吗？谢谢。 最佳答案 只需实现一个不发
我写了一个这样的映射器:@Overrideprotectedvoidmap(VarLongWritableuserId,RecommendedItemsWritablerecommendations,Contextctx)throwsIOException,InterruptedException{Listitems=recommendations.getRecommendedItems();for(RecommendedItemitem:items){longuserID=Long.valueOf(userId.toString().trim());System.out.printl
我需要知道Mappers在Reducer中输出的记录数。只有一个Reducer，所以我想这可以简化事情。我的第一个想法是在mappers中增加一个计数器并在reducer中获取它，后来我发现这样的计数器已经存在，但它似乎“不应该”从reducer中读取，而只能从驱动程序中读取.我应该使用计数器以及如何正确使用，还是有其他方法？ 最佳答案 是的，您可以利用一些固有的计数器，这些计数器甚至会在MR作业结束时被丢弃。在https://martin.atlassian.net/wiki/x/SYBmAQ上搜索“map输出记录”查看读取记录总
我已经编写了一个MapReduce代码用于在CDH4集群上运行它。我的要求是读取完整的文件作为值，文件名作为键。为此，我编写了自定义InputFormat和RecordReader类。自定义输入格式类:FullFileInputFormat.javaimportjava.io.*;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importFullFileRecordReader;publicclassFullFileInputFormatextendsFileInputFormat{@Overridep
我搜索了一段时间，发现使用hadoop2+yarn的MapReduce集群每个节点具有以下数量的并发映射和减少:并发映射#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb并发减少#=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.reduce.memory.mb但是，我设置了一个包含10台机器的集群，配置如下:'yarn_site'=>{'yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores'=>'32','yarn.nodemanager.resou
