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.
我运行一系列HadoopMapper/Reducers并获得电影ID列表。我使用MovieData文件来显示基于这些ID的电影名称。我正在使用如下的Mapper类。我看到setUp方法没有被调用，因为我没有看到print语句，而且当我尝试使用在load方法中加载的这个HashMap时，我也得到了一个Null异常。以下是代码。感谢任何指点。importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;importjava
我正在从事一个mapreduce项目，我无法事先保证我的映射器将始终获得可用的键值对。我尝试用这样的trycatchblock围绕相关代码publicvoidmap(LongWritableKey,Textvalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{try{//Attemptprocesscontext.write(HKey,HValue);}}catch(Exceptione){//wasgiveninvalidvalue,dropitandmoveoncontext.nextKeyValue();e.pr
我是Hadoop的新手，如果/bin/cat用于mapper和reducer，我有一个关于hadoop复制(cp)与hadoop流的非常基本的问题。hadoop-输入-输出-mapper/bin/cat-reducer/bin/cat我相信上面的命令会复制文件(它与hadoopcp有什么不同？)或者如果我的理解有误请纠正我。 最佳答案 他们做同样的事情，但方式不同:hadoopcp将只调用JAVAHDFSAPI并将副本执行到另一个指定位置，这比流解决方案快得多。另一方面，hadoopstreaming(请参阅下面的示例命令)将启动m
我目前正在尝试让本地版本的Hadoop运行，但我有点卡住了。我使用以下教程进行设置:http://glebche.appspot.com/static/hadoop-ecosystem/hadoop-hive-tutorial.html现在，我想使用本教程执行一个简单的Mapreduce:http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/但是，我似乎对HDFS有一些问题，因为当我想运行以下命令时::libexecme$hadoopjar./share/hadoop/to
join2_mapper.py#!/usr/bin/envpythonimportsysshows=[]forlineinsys.stdin:line=line.strip()key_value=line.split(',')ifkey_value[1]=='ABC':ifkey_value[1]notinshows:shows.append(key_value[0])ifkey_value[1].isdigit()and(key_value[0]inshows):print('{0}\t{1}'.format(key_value[0],key_value[1]))样本i/pHourl
我是MapReduce的新手，我对这段代码中Mapper类和Reducer类的设计有一些疑问我熟悉MapReduce中的MapSideJoining，我了解到:publicstaticclassCustsMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{在这里，在上面的代码片段中我了解到我们将类扩展到Mapper类和作为Object是一把key，Text是一个值，因此map方法将此键值作为context的输入对象在这里作为
我正在尝试为Hadoop设计映射器和缩减器。我是Hadoop的新手，我对映射器和缩减器应该如何为我的特定应用程序工作感到有点困惑。我的映射器的输入是一个大的有向图的连通性。它是一个2列输入，其中每一行都是一个单独的边缘连接。第一列是起始节点ID，第二列是每条边的结束节点ID。我正在尝试将每个起始节点ID的邻居数输出到一个2列文本文件中，其中第一列按起始节点ID递增的顺序排序。我的问题是:(1)输入已经设置好，每一行都是一个键值对，其中键是起始节点id，值是结束节点id。映射器是否只是简单地读入每一行并将其写出？这似乎是多余的。(2)排序是在mapper和reducer之间进行，还是排序
如何将Mapper中收集的少量元数据传递给Reducer？在我的特定问题中，我只想传递两个long值，所以我不会为这些使用MultipleOutputFormat或MultipleOutputs。我尝试过的一些变体:(1)映射器context.getCounter("Countergroup","Counter").increment(1);reducercounter=context.getCounter("Countergroup","Counter").getValue();计数器不会定期更新，因此Reducer中的函数调用结果为0值。(2)映射器context.getConfi
