是否可以使用MapReduce实现归并排序算法？我对此持怀疑态度，因为映射器或缩减器无法相互通信，但有人告诉我这是MapReduce(??)的关键用例之一。我一直在寻找任何实现方式，甚至是关于如何做到这一点的线索，但我找不到任何东西。我自己对如何去做一无所知......有什么想法吗？@编辑是的。我知道MapReduce具有开箱即用的排序功能。例如，是否可以将其关闭？ 最佳答案 合并排序是MapReduce在map和reduce函数是单元函数时所做的事情。查看Terasort基准测试以查看更多详细信息。
我正在编写一个MapReduce作业，用于在facebook上寻找共同的friend。这是我的映射器的输入:100,200300400500600200,100300400300,100200400500400,100200300500,100300600,100这是我的映射器代码的一部分:map{Stringline=value.toString();String[]LineSplits=line.split(",");String[]friends=LineSplits[1].trim().split("");for(inti=0;i当我执行此操作时，我在friend2中获得了正确
当我运行distcp将数据从s3移动到我的本地hdfs时，我在启动mapreduce作业以复制数据期间遇到此异常:Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster我检查了所有可能的在线文章。我的yarn-site.xml文件包含yarn.application.classpath$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,$HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOM
鉴于我在我的Windows系统中开发MapReduce任务，并且在将它们移动到HDFS集群之前，我想在本地运行MapReduce。我只想检查我的映射器逻辑、inputSplits、输入/输出格式等是如何工作的。这可能吗？ 最佳答案 Hadoop以3种模式运行。1.localmode2.psuedomode3.distributedmode.您正在寻找的是本地模式。在以2或3种模式运行之前，您可以从eclipse调试mapreduce代码。This在本地模式下运行应用程序的分步指南可以帮助您调试应用程序。希望对您有所帮助!
这个问题在这里已经有了答案:WhyisSparkfasterthanHadoopMapReduce(2个答案)关闭5年前。我听说Spark比hadoop有优势，因为spark的内存计算。然而，一个明显的问题是并非所有数据都可以装入一台计算机的内存中。Spark也仅限于较小的数据集。同时，还有sparkcluster的概念。所以我没有遵循spark相对于hadoopMR的所谓优势。谢谢
我这周有考试，我正在学习学习指南。我正在为这两个问题的答案而苦苦挣扎。我已经给我的教授发了邮件，但他还没有回复我，所以我想我会在这里试试。有人知道这两个问题的答案吗？为什么输入和输出一般都是“一次写入”或“不可变”文件？MapReduce程序的结构是什么？ 最佳答案 https://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module4.html相反，MapReduce中的所有数据元素都是不可变的，这意味着它们无法更新。如果在映射任务中更改输入(键、值)对，它不会反射(reflect)在输入文件中；通
我计划将AmazonEMR用于SparkStreaming应用程序。亚马逊提供了一个很好的界面来显示标准错误和Controller日志。但是对于流式应用程序，我不确定如何管理日志。亚马逊将数据记录到/var/log/hadoop/steps/和Spark的类似地方。http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/emr-manage-view-web-log-files.html我想知道我们如何轮换日志并且仍然可以通过awsemrWeb界面访问。我们可以通过配置hadoop-log4j轻松更改日志轮换策
我是hadoop的新手，我尝试制作一个程序，该程序将采用一个输入文件来描述带有边的图形(例如:(A,B),(A,C),(B,D),(A,D))我想计算每个顶点的度数并像这样显示它:(A,B)d(A)=3(A,C)d(A)=3(A,D)d(A)=3(A,B)d(B)=2(B,D)d(B)=2(A,C)d(C)=1(A,D)d(D)=2(B,D)d(D)=2目前我能够使我的map正常工作(拆分2个顶点并将发出为(例如:)，但是reduce有一个我无法理解的问题。当我在for循环之外执行context.write(key,result);时，显示的结果始终为1。我尝试调试但变量sum具有正确
我已经为此工作了很长时间，我感到很疲惫；我希望来自SO社区的[显而易见的？]见解可能会让我的宠物项目重新开始，这样我就可以停止踢自己了。我正在使用ClouderaCDH3、HBase.89和Hadoop.20。我有一个Python/Django应用程序，它使用Thrift接口(interface)将数据写入单个HBase表，效果很好。现在我想将它映射/减少到更多的HBase表中。这里明显的答案是Dumbo或ApachePIG，但是对于Pig，我的版本尚不支持HBaseStorage适配器(Pig能够加载类和定义，但在“映射”步骤卡住，提示“输入拆分”；Pig邮件列表建议这在Pig0.8
我正在寻找一种在MapReduce过程中计算“全局”或“相对”值的方法-平均值、总和、最高等。假设我有一个worker列表，他们的ID与他们的薪水相关联(并且一堆其他的东西)。在处理的某个阶段，我想知道谁是收入最高10%的worker。为此，我需要一些我无法理解的“全局”值(value)观。如果我将所有值都发送到一个单一的reducer中，它具有全局View，但是我失去了并发性，这看起来很尴尬。有没有更好的办法？(我想使用的框架是Google的，但我正在尝试找出技术-请不要使用特定于框架的技巧) 最佳答案 我的第一个想法是做这样的事
