我的第一个问题，我会尽量不把事情搞砸:)出于学习目的，我正在4节点集群上安装Hadoop2.9.0。我已经按照官方ApacheHadoop2.9.0文档和一些谷歌页面开始安装/配置名称节点。我像这样编辑了位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dirfile:///apps/hdfs/namenode/datadfs.datanode.data.dirfile:///apps/hdfs/datanode/datadfs.namenode.checkpoint.dirfile:///apps/hdfs/na
我正在尝试在Hadoop上运行二次筛算法的mapreduce实现。为此，我将karmasphereHadoop社区插件与Netbeans一起使用。该程序使用该插件运行良好。但我无法在实际集群上运行它。我正在运行这个命令bin/hadoopjarMRIF.jar689其中MRIF.jar是构建netbeans项目生成的jar文件，689是要分解的数字。输入和输出目录在程序本身中是硬编码的。在实际集群上运行时，内部java类似乎没有被处理，因为在map本身处于0%之前，reduce完成到100%。并且创建的输入和输出文件没有内容。但这在使用Karmasphere插件运行时工作正常。
当您需要将您的mapper/reducer经常使用的少量数据放入distributedCache时，DistributedCache似乎会派上用场。但在某些情况下，您想要放入映射器的数据会非常大，比如超过300MB。在这种情况下你会怎么做？在这种情况下，分布式缓存的替代方案是什么？ 最佳答案 分布式缓存默认是几千兆字节，所以300MB不一定是问题。(您可以在mapred-site.xml中调整大小。)如果您的作业经常运行并且缓存中几乎没有其他改动，那么为节点获取300MB仍然是值得的。另一种选择是将您的文件放在HDFS上，让任务从那
我是hadoop和大数据概念的新手。我正在使用Hortonworks沙箱并尝试操作csv文件的值。所以我使用文件浏览器导入文件并在配置单元中创建一个表来做一些查询。实际上我想要一个“插入值”查询来选择一些行，更改列的值(例如将字符串更改为二进制0或1)并将其插入到新表中。SQLLIKE查询可能是这样的:Insertintotable1(id,name,'01')selectid,name,graduatedfromtable2whereuniversity='aaa'不幸的是，hive无法插入(常量)值(不从文件导入)，我不知道如何使用hive、pig甚至mapreduce脚本来解决这
如何在hadoopmapreduce应用程序准备好投入生产之前对其进行测试。我现在能想到的测试视角是：单元测试这是为了确保映射器和还原器中的方法正常工作。看来我们已经有了mrunit，但我想看看我们是否还有其他选择。数据准确性这对我来说是最重要的，因为产生准确和正确的输出是mapreduce应用程序的主要职责。这里的问题是如何生成测试数据集和如何验证输出数据，以及正确的测试数据量是多少？性能我们应该如何对mapreduce应用程序的性能进行基准测试？我们能利用什么工具？我们还需要考虑其他的测试吗？ 最佳答案 jumbune是您的工具
在相关问题(HowtosettheprecisemaxnumberofconcurrentlyrunningtaskspernodeinHadoop2.4.0onElasticMapReduce)中，我要求提供将并发运行的映射器/缩减器的数量与YARN和MR2内存参数相关联的公式。事实证明，在ElasticMapReduce上，当我的集群有2到10个c3.2xlarge节点时，那里提到的公式的变体工作正常，每个节点有7-9个并发运行的映射器；但是当c3.2xlarges的数量为20或40时，我发现集群未充分利用:每个节点仅运行1-4个映射器。由于我的工作受CPU限制，这尤其糟糕:MR2
我有一个要求，说明C++和Matlab算法的执行应该从Hadoopmapreduce编程触发。这会映射要分发的执行算法吗。因为我们没有计划使用整个mapreduce程序重写算法 最佳答案 在R2014b中，MATLAB允许从MATLAB内部进行mapreduce并与Hadoop集成。我不能确定你的具体用例，但你可能想检查一下:http://www.mathworks.com/help/matlab/mapreduce.htmlhttp://www.mathworks.com/discovery/matlab-mapreduce-ha
我们正在研究将一个巨大的N维数据结构(NetCDF文件)流式传输作为Mapper函数的输入而无需写入文本文件然后加载到HDFS上的想法。我们有一个应用程序已经拥有这个巨大的数据结构。所以我们想跳过所有涉及写入和读取文本文件的开销。我们需要对以下问题的一些输入..1)第三方应用程序能否将数据直接流式传输到MapReduce？2)如果上述情况可行，MapReduce是否会处理将此DataStructure拆分为输入block，或者我们是否需要明确地执行此操作？3)这是否可能在ApacheSPARK上实现，因为Spark从DRAM运行，而DataStructure也在DRAM上，因此我们不必
有什么方法可以运行现有的mapreduce程序，使其仅从输入文件的给定偏移量开始处理？例如:如果给定的偏移量是500，mapreduce程序应该从第500个字节开始处理输入文件。 最佳答案 这是可能的，但需要Java编码和创建自定义InputFormat。例如，您可以子类化FileInputFormat并覆盖方法publicListgetSplits(JobContextjob)和protectedFileSplitmakeSplit(Pathfile,longstart,longlength,String[]hosts)。要传递起
mapreduce分区内的数据是否已排序，如果是，如何排序？AFAIK，它是根据key分组的。如果它在内部排序，那么对所有分区内的所有数据进行排序不是一种开销吗？ 最佳答案 如果您谈论的是映射器作为输入接收的输入拆分，那么不是；它们没有排序，因为这确实会产生不必要的开销。排序在map阶段结束之前开始(仅当使用reducer时)，因此reduce函数的输入已排序。Partitioner定义了指定哪个reducer将处理映射器输出的标准。HashPartitioner(默认使用的Partitioner的实现)对映射器的输出键进行哈希处理
