当我执行nutch命令创建crawdb文件夹和内容时:soporte@CNEOSYLAP/usr/local/apache-nutch-2.2.1/runtime/local$bin/nutchcrawlurls-dircrawl-depth3-topN5我收到这个错误:InjectorJob:Usingclassorg.apache.gora.hbase.store.HBaseStoreastheGorastorageclass.Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputExcep
我正在尝试按以下顺序对一系列整数进行排序:A2B9C4........Z42Mapper和Reducer代码如下:publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{output.collect(newIntWritable(Integer.parseInt(value.toString())),key);}}publicstaticcla
在阅读hadoopinactionbook时，我遇到了几个关于减少连接的类，其中一些是DataJoinMapperBase、TaggedMapOutput、DataJoinReducerBase。但是当我通过谷歌搜索hadoop上的连接概念时，它们都不是基于上述指定的类。相反，它们正在实现自己的逻辑，并且许多是基于MultipleInputs。现在我的问题是在hadoop上哪种连接方法更好？可以做些什么来获得更好的结果？对此有什么建议吗？ 最佳答案 你可以试试Pangool库，它使reducesidejoins变得非常容易。Map端
我有PentahoMapReduce作业(基本上是Java作业)，它将HBase数据作为map输入。工作流非常适合少量数据(例如100行数据)，但在几十万条记录上运行时会失败。两个映射器作业被提交到集群，它们正在做简单的数据聚合(大约400000行在两个HBase区域中分开)。它接缝任务无法在600秒内报告其状态，这是由mapred-site.xml中的mapred.task.timeout设置规定的。我不确定如何在Hadoop的Cloudera4.1.4发行版中更改此设置？同样在以下错误日志中，您可以看到一些其他错误:MetaVERSION="1".JobJOBID="job_201
人们似乎非常热衷于将现有应用程序迁移到Hadoop基础架构，并且在许多公司或组织中似乎有一句口头禅:如果您有大量数据，请使用Hadoop。我想了解现有解决方案对集中式(大)数据的依赖性如何影响Hadoop是否是一个好的解决方案的决策。在许多情况下，典型的“大数据”应用程序想要处理数十亿个事物，例如尽可能高效快速地处理文档、消息、文件。我看到了以map/reduce方式在多个节点之间分配工作的优势。然而，通常情况下，为了能够处理这些东西，处理函数(映射器)必须在某处查找东西。例如，向SQL服务器发送查询、在图形数据库中查找内容、在巨大的键/值存储中查找数据。此外，每个函数可能需要大量内存
我在从远程系统提交mapreduce作业时遇到异常13/10/2818:49:52ERRORsecurity.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionas:rootcause:org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:file:/F:/Workspaces/Test/Hadoop/test我的hadoop和mapreduce环境是在linux机器上配置的。我从本地WindowsPC提交wordcount作业，如下所示:publicstat
尝试使用较新的AMI3.0.1运行流媒体作业:我收到如下错误:Error:java.lang.RuntimeException:Errorinconfiguringobject...Causedby:java.io.IOException:Cannotrunprogram"s3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py":error=2,Nosuchfileordirectoryatjava.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1041)atorg.apache.ha
考虑以下问题:编辑:如果下面的算法没有多大意义，请忽略。我只是为了它把它放在那里。这个想法是doFunc在某种程度上是递归的。doFunc(A):[a0,a1,a2,...]在这种情况下，r是递归函数doFunc的结果，其中a0,a1,a2,...列表中的someCondition为false，该函数递归以获得某种最优A，其条件为true。现在考虑MapReduce可以单独应用于程序的不同部分-例如将A转换为a0,a1,a2,...然后获取modifiedA然后someFuncI都可以使用MapReduce，递归如何适合此MapReduce实现？考虑到这一点，HadoopStreami
我正在尝试在我没有管理员权限的集群上使用MRJob运行python脚本，我在下面粘贴了错误。我认为正在发生的事情是该作业正在尝试将中间文件写入默认的/tmp....目录，并且由于这是一个我无权写入的protected目录，该作业收到一个错误并且导出。我想知道如何将此tmp输出目录位置更改为本地文件系统示例中的某个位置:/home/myusername/some_path_in_my_local_filesystem_on_the_cluster，基本上我想知道我必须传递哪些附加参数才能将中间输出位置从/tmp/...更改为我具有写权限的本地某个地方.我将我的脚本调用为:pythonmy
我需要将MongoDB中数据库的所有集合作为输入传递给HadoopMR作业。有一种方法允许多路输入:MultiCollectionSplitBuildermcsb=newMultiCollectionSplitBuilder();mcsb.add(newMongoURI("mongodb://localhost:27017/mongo_hadoop.yield_historical.in"),(MongoURI)null,//authuritrue,//notimeout(DBObject)null,//fields(DBObject)null,//sort(DBObject)null
