嘿，我已经为mapreduce编写了我的第一个Java代码。我在单个节点上运行它。但我不确定它需要进行哪些更改才能与多节点一起使用如果有的话，有人可以指导我吗？ 最佳答案 一个好的起点是遵循thistutorial.您应该查看的要点是:/etc/hosts文件每个节点，在其中添加所有节点的ip(同时确保您可以ssh到每个节点没有密码)$HADOOP_HOME/conf/masters和$HADOOP_HOME/conf/slaves文件在master节点中，添加对应的节点增加reducetask的数量，以防它是1并且你的算法支持它。
我是Hadoop和Hbase的新手。我的用例非常简单:我想在运行时获取作业的reduceinputgroups计数(即获取从启动开始更新的计数器到工作的终止)。到目前为止我搜索到的内容:所有与作业相关的日志都写在目录/var/log/hadoop/userlogs下，如下所示:[root@dev1-slave1userlogs]#pwd/var/log/hadoop/userlogs[root@dev1-slave1userlogs]#lltotal24drwx--x---2mapredmapred4096Jan1319:59job_201501121917_0008drwx--x--
我有一个非常小的新EMR集群可以玩，我试图将每个节点的并发映射器数量限制为2。我通过将默认cpu-vcores降低到2来尝试这个。使用的公式:min((yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb),(yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores/mapreduce.map.cpu.vcores))集群配置:AMIversion:3.3.1Hadoopdistribution:Amazon2.4.0Core:4m1.large工作配置:yarn.nodemanager.resource
我想减少我拥有的数据量并在返回之前对其进行预处理以仅填充计算数据。作为一个简单的示例，我有以下一系列数据，以小时为单位表示给定时间的值:分钟vartestdata=[//{_id:'01',timestamp:[01,10],value:100},{_id:'02',timestamp:[01,20],value:101},{_id:'03',timestamp:[01,30],value:102},{_id:'04',timestamp:[02,10],value:103},{_id:'05',timestamp:[02,20],value:104},{_id:'06',timest
我正在开发一个MapReduce应用程序，我想知道我正在运行的作业的进度。我已经熟悉job.mapprocess和job.reducerprocess方法。这些方法仅在作业完成后才有效的问题。有没有什么方法可以在作业运行时实时提供作业进度，而不仅仅是在作业完成时。 最佳答案 在新的HadoopAPI中，您可以通过以下方式从mapper或reducer类中的Context对象访问进度值:publicclassMyMapperextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(Writablekey,Writabl
我正在尝试使用MapReduce将数据写入Accumulo的表中。以下是我的accumulomapreduce代码。Jobjob=Job.getInstance(conf);AccumuloOutputFormat.setZooKeeperInstance(job,accumuloInstance,zooKeepers);AccumuloOutputFormat.setDefaultTableName(job,accumuloTableName);AccumuloOutputFormat.setConnectorInfo(job,accumuloUser,newPasswordToke
我有一个奇怪的错误，我的mapreduce作业总是卡在map0%reduce0%。所以我继续做一些研究，发现了这个link当我在namenode上运行hadooptasktracker&时，它确实解决了我的问题，但据我所知，Namenode只支持JobTracker，在某些情况下还支持辅助NameNode。TaskTrackers适用于DataNodes对吗？如果我的理解有误，请纠正我。为什么每次都要在NameNode上启动tasktracker守护进程？是否有一个永久性的解决方案可以自动执行此操作，因为每次我都手动启动NameNode上的TaskTracker。
我正在开发一个基于MapReduce的应用程序，我想从流程内部添加到我的输出文件(txt文件)标题。这是我目前的输出:pig链球菌41581pig链球菌341581这就是我希望文件的样子:示例1pig链球菌41581pig链球菌341581有人有想法吗？ 最佳答案 我假设您正在使用TextOutputFormat并通过调用context.write(key,value);写入您的数据来自你的reducer类型MyReducerextendsReducer您可以重写reducer的setup方法:@Overrideprotectedv
我正在学习Hadoop。我在单个节点上运行Hadoop。据我所知，Reducer在Mapper完成后运行(这也是有道理的)。但是当我在200MB文件上运行MapReduce作业时，Reducer在Mapper完成之前启动。我没有使用任何组合器。谁能解释一下为什么？ 最佳答案 reduce阶段涉及将映射器的数据输出复制并合并到reducer。由于复制和合并中间输出不需要障碍(您不需要等待所有映射器完成)，这就是映射器运行时缩减器正在做的事情。 关于hadoop-单节点上的MapReduce
当我尝试运行该示例时，它显示了一些异常。我已经引用了以下链接以供引用http://docs.mongodb.org/ecosystem/tutorial/getting-started-with-hadoop/异常如下，hduser@adminpc:/mongo-hadoop$sudo./gradlewjartestJarhistoricalYield[sudo]passwordforhduser::compileJavaUP-TO-DATE:processResourcesUP-TO-DATE:classesUP-TO-DATE:jarUP-TO-DATE:core:compileJ
