我试图同时处理一个数据集的四行。为此，我在映射器中使用了一个变量lineCount。但是我没有正确获得部分输出。这是我的映射器类:-publicclassGC_MapperextendsMapper{intlineCount=0;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();if(lineCount%4==0){context.write(newText("#Reads"),newIntWr
我刚刚开始学习Hadoop，我想确认我对“XML文件如何存储在HDFS中并由Mappers处理”相关的理解。我有一个XML格式的XML文件，如下所示。其简单的客户列表XML示例。此文件的大小为1GB。现在，如果我将这个文件移动到HDFS中，它将被分成16个block(如果我们将每个分割的默认block大小保持为64MB)。因此将执行16个映射器来处理此文件，每个block一个。......现在，如果我理解正确的话，MappReduce作业的Mapper会考虑每个完整的用于处理的标记可能会失败，因为使用-put将这种XML文件放入HDFS。或-copyFromLocal不保证HDFS中的
这个问题在这里已经有了答案:Keyofobjecttypeinthehadoopmapper(1个回答)关闭7年前。我是Hadoop的新手，对Mapper感到困惑参数。以众所周知的WordCount为例:classTokenizerMapperextendsMapper{privateTextoutputKey;privateIntWritableoutputVal;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext){outputKey=newText();outputVal=newIntWritable(1);}@Overridepublicvoidma
我在某处读到如果我们在创建Mapper/Reducer时定义输出可写项可能会提高性能，并且在Mapper/Reducer中我们应该只设置可写项的值而不是为每个输出记录创建可写项。例如(伪代码):IntWritableidWritable=newIntWritable();map(){idWritable.setValue(outputValue);emit(idWritable);}比以下更优化:map(){IntWritableidWritable=newIntWritable(outputValue);emit(idWritable);}这是真的吗？在创建将用于所有输出记录的Map
我正在尝试熟悉Hadoop/HbaseMapReduce作业，以便能够正确编写它们。现在我有一个Hbase实例，其中包含一个名为dns的表，其中包含一些DNS记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在，我只使用IntWritable或Text，我想知道是否可以为我的Mapper/Reducer使用自定义对象。我试着自己做，但我得到了Error:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapre
我是Hadoop的新手。这次我实现了输入关键字的字数计数器。我还读到使用Job类比JobConf更好。所以我有主类的代码:...Configurationconf=newConfiguration();conf.set("keyword",args[0]);Jobjob=newJob(conf);...那么我如何才能在Mapper中取回我的关键字呢？据我了解，我需要获取我的Job对象，并使用getConfiguration()方法从Job获取Configuration对象，并且而不是调用get("keyword")方法。但是我需要如何从Mapper类中获取Job呢？感谢您的宝贵时间。
有一个mapper类和一个reducer类是用户实现的。在mapper的map()函数和reducer的reduce()函数中，我是否应该期望这些函数可以在同一个mapper/上调用我的多个线程reducer对象实例？还是保证多次调用在同一个线程中？或者每个对象只用于map()/reduce()一次调用，然后销毁，并为下一次调用创建一个新对象？谢谢! 最佳答案 在高层次上，您绝对不能期望它们在同一个线程中运行。它们实际上经常在不同的机器上运行，这正是MapReduce具有吸引力的地方(能够在大量硬件上并行运行作业)。即使你有一个单机
如果是，HDFS如何将输入文件拆分为N行以供每个映射器读取？我相信这是不可能的!当拆分器需要偏移量或字节进行拆分时，可以在不处理整个输入文件的情况下进行拆分。但是当'\n'或换行符的数量很重要时，在拆分之前有必要处理总输入文件(以计算换行符)。 最佳答案 要使NLineInputFormat正常工作，每个拆分都需要知道第xN行的起始位置。正如您在对Tariq的回答的评论中指出的那样，映射器不能只知道第3行(香蕉从哪里开始)，它会从map的InputSplit获取此信息。这实际上是在输入格式的getSplitsForFile方法中处理
我使用的是Hadoop1.0.4的"new"API(包org.apache.hadoop.mapreduce中的类)。当我想链接mapper/reducer时，我发现ChainMapper、ChainReducer是为“旧”API(包org.apache.hadoop.mapred中的类)编写的。我该怎么办？ 最佳答案 我也在找。我确实得到了答案，尽管已经晚了，但我认为分享这个可能会对某人有所帮助。从Hadoop2.0开始，您可以在org.apache.hadoop.mapreduce.lib.chain包中找到ChainMappe
我正在编写一个映射器函数，它生成一些user_id的键，值也是文本类型。这是我的做法publicstaticclassUserMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextuserid=newText();privateTextcatid=newText();/*mapmethod*/publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{String
