在我的MapReduce程序中，我有一个reducer函数，它计算文本值迭代器中的项目数，然后对于迭代器中的每个项目，将项目输出为键，将计数输出为值。因此我需要使用迭代器两次。但是一旦迭代器到达终点，我就无法从第一个迭代器开始迭代。我该如何解决这个问题？我为我的reduce函数尝试了以下代码:publicstaticclassReduceAextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIO
您好，我发现很难将mapreduce与hama进行比较，我知道hama使用这种批量同步并行模型，并且工作节点可以相互通信，而在apache的hadoop中，工作节点只与名称节点通信，对吗？如果是这样，我不明白hama比hadoop中的标准mapreduce有什么好处，谢谢! 最佳答案 你能看一下这个PDFlink这就解释了MapReduce和BSP的区别(ApacheHama提供了BulkSynchronousParallel计算引擎)。 关于apache-Mapreduce和apach
我已经使用Cloudera管理器CDH4设置了一个3节点Hadoop集群。当在mapreduce模式下运行Pig作业时，对于相同的数据集，它花费的时间是本地模式的两倍。这是预期的行为吗？另外，是否有任何文档可用于mapreduce作业的性能调整选项？非常感谢您的帮助! 最佳答案 这可能是因为您使用的是玩具数据集，并且mapreduce的开销大于并行化的好处 关于hadoop-Piglocal与mapreduce模式性能比较，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我在我的一些mapreduce作业中遇到了这个奇怪的错误java.io.IOException:invaliddistancetoofarbackatorg.apache.hadoop.io.compress.zlib.ZlibDecompressor.inflateBytesDirect(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.compress.zlib.ZlibDecompressor.decompress(ZlibDecompressor.java:221)atorg.apache.hadoop.io.compress.DecompressorSt
我正在运行一个用python编写的简单mapreduce作业，我注意到当我在本地测试脚本时，我得到的结果与我在hadoop上运行该作业时不同。我的输入是这样的:key1val1key1val2key1val3key1val4key2val1key2val3key2val5key3val5key4val4我的映射器创建了一个值字典及其对应的键列表(字符串)(例如val1key1,key2;val2key1;val3key1,key2....)。然后对于字典中的每个值，我打印所有可能的key对。所以我的映射器的输出看起来像:key1_key21#obtainedfromval1key1_k
事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我有一个名为Log的表，其中每一行代表单个事件，并且具有这样的表结构info:date,info:ip_address,info:action,info:info数据的例子是这样的ColumnFamily:infodate|ip_address|action|info3March2014|191.2.2.2|delete|blabla4March2014|191.2.2.3|view|blabla5March2014|191.2.2.4|create|blabla3March2014|191.2.2.5|delete|blabla4March2014|191.2.2.5|create|
当k太大而无法在内存中容纳k个元素时，从数据集中查找前k个元素的有效MapReduce算法是什么？我说的是数百万个元素的数据集，例如k。其中3/4。想象一下，每个元素都有一个值，我们想要找到具有最高值的k个元素。例如数据形式:e1:5e2:10e3:7e4:8然后，前2个是e4和e2(不关心它们的相关顺序)。我看过thesolutiontotheproblem,whenkissmallenough,但它不缩放。显然，使用单个reducer同样不切实际(内存不足错误)。 最佳答案 我想我找到了我要找的东西。在这里找到了答案:http:
我通过以下方式链接了mapreduce作业:map1->reduce1->map2->reduce2作为副作用，在map1步骤期间，我计算了仅在reduce2步骤期间需要的数据，因此我不想将它一直传递到链中。传递此数据的最佳方式是什么，以便在reduce2步骤中我可以从map2和map1获取数据？谢谢 最佳答案 根据您的评论，您从映射器1输出A和B。然后，您希望A转到reducer1和B与mapper2的输出一起转到reducer2。我能看到的最佳选择如下:作业1:要区分A和B，请在第一个作业中使用MultipleOutputs..
我想写一个空的mapreduce作业，实际上我的意思是一个什么都不做的mapreduce作业，只有一个Mapper，一个Reducer和一个主类。我想要它在hortonwoks沙箱2.1中进行测试。这是我的代码:importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importorg.apache.hado
