我想了解属性mapreduce.job.split.metainfo.maxsize及其效果。描述说:Themaximumpermissiblesizeofthesplitmetainfofile.TheJobTrackerwon'tattempttoreadsplitmetainfofilesbiggerthantheconfiguredvalue.Nolimitsifsetto-1.“拆分元信息文件”包含什么？我读过它将存储有关输入拆分的元信息。输入拆分是对block的逻辑包装以创建完整记录，对吗？拆分元信息是否包含可能在多个block中可用的实际记录的block地址？
我有一个文本文件(61Gb)，每一行都包含一个代表日期的字符串，例如2010年12月16日星期四18:53:32+0000在单核上迭代文件时间太长，因此我想使用Pyspark和Mapreduce技术快速找到某年某天的行频。我认为好的开始:importdateutil.parsertext_file=sc.textFile('dates.txt')date_freqs=text_file.map(lambdaline:dateutil.parser.parse(line))\.map(lambdadate:date+1)\.reduceByKey(lambdaa,b:a+b)不幸的是，我
我有一个wordCount.java程序并修改它以支持多个映射器和缩减器，如下所示:publicclassWordCountextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(getConf(),w1_args.class);for(inti=0;i然后我编译并运行它:hadoopjarWordCount-1.0-SNAPSHOT.jarWordCount-m3-r15inputoutput它运行良好，当我检查输出目录时:$hdfsdfs-lso
它会留下一个并删除其他的，还是将它们全部传递给mapper和reducer？ 最佳答案 相同的键值对映射阶段由于键值对彼此独立，因此Mapper永远不会查找/知道相同的键值对例如:keyvalue121225319map(k,v){emit(k,v)}发射:1,21,22,53,19减少阶段相同的键值对通过对Key上的值进行排序来处理，因此忽略与Key关联的值，因此每个值都被视为唯一。例如:keyvalue1{2,2}2{5}3{19} 关于hadoop-HadoopMapReduce在
我正在寻找有关在Hadoop集群上运行MapReduce作业时的事件链的一些特定信息。假设我的Reduce任务即将完成。在我的最后一个reducer将其输出写入输出文件后，输出文件有多少个副本？最后一个reducer完成写入输出文件后到底发生了什么。NameNode何时请求各自的DataNodes复制输出文件？名称节点如何通知输出文件已准备好？谁将该信息传送给NameNode？谢谢! 最佳答案 Reduce任务将输出写入HDFS。他们通过首先与名称节点通信以请求一个block来做到这一点。namenode然后告诉reducer要写入
我一直在尝试解决一个简单的Map/Reduce问题，在这个问题中我会计算一些输入文件中的单词，然后将它们的频率作为一个键，将它们的字长作为另一个键。每次从文件中读取一个新单词时，Mapping都会发出一个，然后它将所有相同的单词组合在一起以获得最终计数。然后作为输出，我想查看每个单词长度的统计信息，最常见的单词是什么。这是我们(我和我的团队)所获得的:这是WordCountMapper类importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.
我想了解如何从pig脚本中集成调用mapreduce作业。我提到了链接https://wiki.apache.org/pig/NativeMapReduce但我不确定该怎么做，因为它会如何理解我的映射器或缩减器代码。解释的不是很清楚。如果有人能举例说明，那将有很大的帮助。提前致谢，干杯:) 最佳答案 示例来自pigdocumentationA=LOAD'WordcountInput.txt';B=MAPREDUCE'wordcount.jar'STOREAINTO'inputDir'LOAD'outputDir'AS(word:ch
我刚刚注意到Hadoop上的许多Pig作业由于以下原因而被杀死:Containerpreemptedbyscheduler有人可以向我解释是什么原因造成的，我是否应该(并且能够)对此做些什么？谢谢! 最佳答案 如果您有公平的调度程序并启用了多个不同的队列，那么更高优先级的应用程序可以终止您的作业(以抢占方式)。Hortonworks有一个很好的解释和更多的细节https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.3.2/bk_yarn_resource_mgt/content/pr
在Spark中，我们可以随时将数据保存在内存中，但我想知道在HadoopMapReduce的Map和Reduce阶段之间数据保存在哪里。它是保存在HDFS、磁盘还是RAM中？我的意思是，当数据被洗牌时(即在Map/Combiner之后和Reduce之前)，它保存在哪里？ 最佳答案 根据我在HadoopMapreduce方面的知识。1)Map任务输出写入本地磁盘。(在Map/Combiner之后和Reduce任务之前)2)Reducer任务输出写入HDFS。如果Mapreduce作业只有Mapper任务输出写在HDFS中希望这有帮助!
我尝试在Mapreduce中实现简单的分组依据。我的输入文件如下:7369,SMITH,CLERK,800,207499,ALLEN,SALESMAN,1600,307521,WARD,SALESMAN,1250,307566,JONES,MANAGER,2975,207654,MARTIN,SALESMAN,1250,307698,BLAKE,MANAGER,2850,307782,CLARK,MANAGER,2450,107788,SCOTT,ANALYST,3000,207839,KING,PRESIDENT,5000,107844,TURNER,SALESMAN,1500,30
