我有包含以分号分隔的记录的csv文件。每行是一条记录。每条线包含图的边信息。这意味着一行看起来像下面这样:Node_X;Node_Y;5它被解释为权重为5的节点x和y之间的边或链接。我的映射器获得此输入。现在我想要实现的是使用节点聚合信息。以下示例说明了我的场景:Node_X;Node_Y;5Node_X;Node_Z;10Node_X;Node_A;60Node_Y;Node_A;20那么节点的结果应该是:Node_X;75;Node_Y;25;Node_A;80我想收集所有不同的节点并将它们与其他节点的权重之和作为权重。在我的映射器中，我可以读取边缘信息:Node_X;Node_A
我有一组文件，比如10个文件和一个大文件，它是所有10个文件的总和。我将它们添加到分布式缓存、工作session中。当我在reduce中阅读它们时，我观察到以下内容:我只读取在reduce方法中添加到分布式缓存中的选定文件。我预计速度会更快，因为与在所有reduce方法中读取大文件相比，每次reduce中读取的文件大小更小。但是，速度较慢。此外，当我将其拆分为更小的文件并将它们添加到分布式缓存时，问题变得更糟。作业本身在很长一段时间后才开始运行。我找不到原因。请帮忙。 最佳答案 我认为你的问题在于在reduce()中读取文件。您应该
作为解决方法的一部分，我想使用两个mapreduce作业(而不是一个)，它们应该按顺序运行以提供所需的效果。每个作业中的映射函数只是简单地发出每个键值对而不进行处理。每个作业中的reduce函数都不同，因为它们进行不同类型的处理。我偶然发现了oozie，它似乎直接写入后续作业的输入流(或者不是吗？)——这很好，因为中间数据很大(I/O操作会成为瓶颈).如何使用oozie(工作流程中的2个mr作业)实现此目的？我确实浏览了以下资源，但它们只是将单个作业作为工作流运行:https://cwiki.apache.org/confluence/display/OOZIE/Map+Reduce+
在使用我的mapreduce作业后，这是输出:User16565Logins:1Orders:1User16566Logins:2Orders:2User16567Logins:1Orders:1一切看起来都很好，但是当日志文件有数千个条目时，它就不是很有用了。有没有办法更改我的代码以汇总“登录”和“订单”以便计算差异？编辑:新问题/问题日志示例:2013-01-01T08:48:09.009+0100,feature:login,-,User73511,-,-,-,-2013-01-01T03:58:05.005+0100,feature:order-created,-,User73
我正在尝试使用以下代码使用map-reduce作业连接到mysql数据库。我面临下面发布的以下错误。我在我的代码中放置了检查点这表明作业实际运行之前的作业部分正确运行，之后作业失败......importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.sql.ResultSet;importjava.sql.SQLException;importjava.util.Iterator;importjava.uti
我需要从MYSQL导入数据，运行MR并将其导出回MYSQL。我能够使用DBInputFormat和DBOutputFormat在单个MR作业中成功完成一些记录。当我将输入记录扩展到100+百万条记录时，MR作业挂起。替代方法是将数据导出到HDFS，运行MR作业并推送回MySQL。对于包含大约4亿条记录的庞大数据集，使用DBInputFormat和DBOutputFormat还是使用HDFS作为数据源和目标，哪个选项更好。使用HDFS在我的MR作业前后增加了一个步骤。由于数据存储在HDFS上，因此它会被复制(默认3)并且需要更多的硬盘空间。谢谢鲁佩什 最佳答案
我正在编写一个mapreduce程序，其中必须在Mapper类中共享在Main方法中创建的字符串。这是使用新的mapreduceapi。我正确编码并在main方法中使用配置设置变量，如下所示。Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf);SimpleDateFormatsdf=newSimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmsss");Stringdate=sdf.format(newDate());StringImagesDir="/user/srini/images/"+date;conf.set
您好，我有一些以下形式的查询日志文件:q_stringq_visitsq_date0redballons17902012-10-0200:00:001bluesocks3642012-10-0200:00:002current2802012-10-0200:00:003molecular2592012-10-0200:00:004redtable2012012-10-0200:00:00在一年中的每个月，我每天都有一个文件。我想做的是:(1)按月对文件进行分组(或者更具体地说，对属于每个月的所有q_strings进行分组)(2)由于相同的q_string可能会出现在多天，我想在一个月内
我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小，即总共有多少数据被混洗。另外，是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据？ 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数，深入到已完成的
我想知道是否可以在Hadoop中运行非mapreduce作业，例如打印“helloword”的java程序。如果是这样，你能给我举个例子吗？非常感谢。 最佳答案 在Hadoop1.x和之前的版本中这是不可能的。然而，这正是YARN的设计目的。MapReduce2.0建立在YARN之上。YARN是分布式资源管理的抽象。看看here编辑:实际上我撒谎了，在Hadoop1.x和之前的版本中，仍然可以通过一些hackery来完成非MapReduce作业。如果你看路ApacheGiraph实现后，他们挂接到MapReduce框架中进行任务分发
