您好，我是hadoop的新手，我正在尝试使用MapReduce将csv表导入到Hbase。我正在使用hadoop1.2.1和hbase1.1.1我有以下格式的数据:WbanNumber,YearMonthDay,Time,HourlyPrecip03011,20060301,0050,003011,20060301,0150,0我写了下面的批量加载代码publicclassBulkLoadDriverextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intresult=To
我的Mapper任务返回以下输出:2c2g3a3b6r我已经编写了生成正确输出的reducer代码和keycomparator，但是我如何获得Mapper输出的前3名(按计数排名前N):publicstaticclassWLReducer2extendsReducer{@Overrideprotectedvoidreduce(IntWritablekey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{for(Textx:values){context.write(newText(x),key);
我有一个HadoopMapReduce作业，可以拆分不同类型的文档(地点、人员、组织、算法等)。对于每个文档，我都有一个标记来标识文档类型和指向其他文档的链接，但是在任务中到达链接页面之前，我不知道链接的文档是哪种类型。在Map阶段，我识别链接和当前页面的类型，然后将链接的信息和带有标签的当前文档作为值Emmit到单个reducer，KeyNullWritableValue“CurrentDoc::Type::链接”。在reducer阶段，它使用值的“CurrentDoc::Type”按类型对所有文档进行分组，然后仅在属于特定类型的文档的“Document::Link”之间发出关系。但
我正在尝试使用MapReduceHadoop技术对wordcount程序进行统计。我需要做的是开发一个索引字数统计应用程序，该应用程序将计算给定输入文件集中每个文件中每个字词的出现次数。此文件集存在于AmazonS3存储桶中。它还将计算每个单词的总出现次数。我附上了计算给定文件集中单词出现次数的代码。在此之后，我需要打印出哪个文件中出现了哪个单词，以及该特定文件中该单词出现的次数。我知道它有点复杂，但我们将不胜感激。map.javaimportjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.io.*;impor
我为字数统计编写了这个Scala程序。下面给出了主类objectaaa{defmain(args:Array[String]):Int={valconf=newConfiguration()valotherArgs=newGenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgsif(otherArgs.length!=2){println("Usage:wordcount")return2}valjob=newJob(conf,"wordcount")job.setJarByClass(classOf[TokenizerMapper])job.s
我有以下数据集:数据集#1，提供节目和该节目的观众人数:TVShow1,25TVShow2,30TVShow3,7TVShow1,15数据集#2，提供播放每个节目的channel:TVShow4,BBCTVShow2,COMTVShow1,TNTTVShow3,TNT我想计算channelTNT上每个节目的观众总数，例如TVShow140TVShow37我有以下映射器:#!/usr/bin/envpythonimportsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()key_value=line.split(",")key_in=key_value[0]v
我正在使用Pig来运行我的hadoop作业。当我运行pig脚本然后导航到YARN资源管理器UI时，我可以看到为同一个Pig作业创建了多个MapReduce作业？我相信Hive作业也是如此。谁能告诉我这背后的原因？在什么基础上将一项Pig作业拆分为多个MapReduce作业？其中之一恰好是TempletonControllerJob。谢谢 最佳答案 TempletonController作业就像一个父作业，它将调用另一个子map-reduce作业。基本就是控制执行。在执行之前，Pig基本上会制定一个执行计划-它会扫描pig脚本中的所有
我有100个映射器和1个reducer在工作中运行。如何提高工作绩效？据我了解:combiner的使用可以在很大程度上提高性能。但是我们还需要配置什么来提高作业性能？ 最佳答案 由于此问题中的数据有限(输入文件大小、HDFSblock大小、平均map处理时间、集群中的Mapper槽数和Reduce槽数等)，我们无法提供提示。但是有一些通用准则可以提高性能。如果每项任务花费的时间少于30-40秒，则reducetask数量如果作业的输入超过1TB，请考虑将输入数据集的block大小增加到256M甚至512M，这样任务的数量就会变少.只
我提交了一个mapreduce，这是我的输出。下面给出的FILE和HDFS有什么区别？16/01/0721:49:58INFOmapreduce.Job:Counters:38FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=4011012FILE:Numberofbyteswritten=8400605FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:Numberofwriteoperations=0HDFS:Numberofbytesread=11928267HDF
我正在尝试学习MapReduce并完成这项任务。我的输入如下(州、运动、金额(美元)):加州足球69.09加州游泳31.5伊利诺伊高尔夫8.31伊利诺伊州网球15.75俄克拉何马州高尔夫15.44俄克拉荷马网球8.33德州高尔夫16.71德州游泳队71.59华盛顿足球50.32000000000001而且我希望我的输出能够显示在特定状态下哪种运动很受欢迎(取决于运动项目的最高销量)。例如:加州足球69.09伊利诺伊州网球15.75俄克拉荷马州高尔夫15.44等等下面是我的Mapper、Reducer和Driver代码:映射器代码:packageorg.assignment.sports
