我正在运行一个mapreduce作业，它读取输入并使用多个reduce对其进行排序。我能够将输出按reducer的数量排序为5。但是，输出仅写入1个文件，并且有4个空文件。我正在使用输入采样器和totalorderpartitioner进行全局排序。我的驱动程序如下所示:intnumReduceTasks=5;Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf,"DictionarySorter");job.setJarByClass(SampleEMR.class);job.setMapperClass(SortMapper
我正在尝试使用Time_Ant10s(自定义ArrayWritable类)作为Reducer的输出。我指的是这个好问题:MapReduceOutputArrayWritable，但我在Reducer的最后一行的context.write()中得到NullPointerException。我想Time_Ant10s.toString()中的get()可能会返回null，但我不知道为什么会这样。你能帮帮我吗？主要方法publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();J
我必须在不同的集群中创建一个表，我只有hbase表的描述很方便。我如何在不同的集群中创建新的hbase表？ 最佳答案 输入Hbaseshell进入hbaseshell在你的新集群的终端，然后给出命令create‘’,’’给你表名和列族名，你已经从describe'tablename'来自之前的集群。更多信息:https://www.tutorialspoint.com/hbase/hbase_create_table.htmhttps://www.tutorialspoint.com/hbase/hbase_describe_and
我正在使用JAVA代码尝试Hadoop2.6中的MapReduce程序。我尝试引用StackOverflow上的其他帖子，但无法调试我的代码。首先让我描述一下记录的类型:subId=00001111911128052627towerid=11232w34532543456345623453456984756894756bytes=122112212212212218.4621702216543667E17subId=00001111911128052639towerid=11232w34532543456345623453456984756894756bytes=12211221221
假设您在CouchDB中有一个类似日志的文档集合，如JSON文档和属性的表格表示(每行是一个JSON文档，每列是一个属性):PRODUCT_IDSTART_DATEPRICE00000000012016-01-01100.0000000000022016-01-01100.0000000000032016-01-01100.0000000000012016-01-02100.0000000000022016-01-02200.0000000000032016-01-02100.0000000000012016-01-03100.0000000000022016-01-03200.000
我有几个包含数据的文件。例如:file01.csv包含x行，file02.csv包含y行。我想用mapreduce处理和合并它们，以便得到一个文件，其中x行以file01开头，然后是行内容，y以file02开头的文件，然后是行内容。我这里有两个问题:我知道如何通过设置FileInputFormat.setInputPath(job,newPath(inputFile));来使用mapreduce从文件中获取行；但我不明白如何获取文件夹中每个文件的行。一旦我的映射器中有了这些行，我如何才能访问相应的文件名，以便创建我想要的数据？感谢您的考虑。琥珀色 最佳答案
在我的映射器中，Stringtemp=word[5];旁边出现了ArrayIndexOutofBoundsException。我研究过这个并且我知道错误来自什么(当输入数据为空或者长度小于或大于代码中指定的索引时。我的数据有一些空单元格值)我尝试使用以下代码捕获数组索引错误，但它仍然给我错误。importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;publicclassAvgMaxTempMapperextendsMapReduce
我有一个10GB的csv文件，我想在HadoopMapReduce中处理它。我有一个15节点(Datanode)集群，我想最大化吞吐量。我应该使用什么压缩格式？或未压缩的文本文件总能给我比压缩文本文件更好的结果。请解释原因。我使用了未压缩的文件，它给了我比Snappy更好的结果。为什么会这样？ 最佳答案 Snappy压缩的问题在于它不可拆分，因此Hadoop无法将输入文件分成block并运行多个映射器来进行输入。因此，您的10Gb文件很可能由单个映射器处理(在应用程序历史UI中查看)。由于hadoop将大文件存储在不同机器上的单独b
我正在尝试在reducer上工作，输入(键，值)对的格式如下:关键词:单词值:file=frequency，其中“file”是包含该词的文件，“frequency”是该词在文件中出现的次数文件reducer的输出是一对(键，值)关键字:word=文件值:该文件中该单词的tf-idf公式要求我在计算tf-idf之前知道两件事包含单词(即key)的文件数该词在文件中的个别频率不知何故，我似乎必须遍历values两次，一次是为了获取有多少文件包含该词，另一次是为了处理tf-idf。伪代码如下://calculatetf-idfofeverywordineverydocument)public
我的hadoop集群遇到了一些问题。我试着用它做一些基准测试来检查它的性能，看看mapreduce是否工作正常，但我得到了一些奇怪的行为。事实上，mapreduce正在启动并处理其映射阶段，但我从中得到了一些错误:我首先使用teragen来创建数据:$hadoopjar/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jarteragen500random-data然后工作开始了，我在没有停止进程的情况下遇到了一些失败:17/02/2312:29:27INFOclient.RMProxy:Conne
