引用这个页面，我和他有类似的问题。我需要提供一个map和reduce方法来计算字长(1到n)的频率。referencelinks我已经尝试了答案的方法来实现这个。importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;imp
我在ubuntu上安装了单节点集群。我正在尝试执行wordcount程序。我已经创建了jar文件。但是当我要执行这个命令时:hadoopjar'/home/hduser/Desktop/TutorialFolder/firstTutorial.jar'WordCount/home/hduser/Desktop/TutorialFolder/input_data/TutorialFolder/Output出现以下错误:Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException:Inp
我正在使用AWSEMR运行mapreduce作业。我的输入集包含100万个文件，每个文件大约15KB。由于输入文件非常小，因此这将导致大量的映射器。因此，我将s3block大小更改为20KB并使用了5个r3.2xlarge实例，但运行的并发任务数仍然只有30个。在减小块大小甚至减小块大小之后，作业现在不应该运行更多数量的并发映射器吗，每个映射器占用的内存仍然相同吗？如何限制每个映射器的内存使用或增加并发映射器任务的数量？当前预计完成时间为100小时，将这些文件合并为数量较少的较大文件(如400MB文件)会增加处理时间吗？ 最佳答案
我正在尝试在MapReduce中编写序列文件。我用java成功地做到了，但我不确定如何用python做到这一点。谢谢! 最佳答案 Hadoop接受Streaming命令选项-outputformat。要将输出文件生成为序列文件，请使用-outputformatSequenceFileOutputFormat。例如:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-outputformato
当我尝试对数据进行sqoop并在查询中使用时--mapreduce-name无论是在自由格式查询还是在正常导入中，sqoop都给出了jar的通用名称，即QueryResult.jar对于Sqoop导入的自由格式查询，它给出了表名作为默认的jar。为什么--mapreduce-name没有反射(reflect)出来。谁能帮我解决这个问题。 最佳答案 使用-Dmapred.job.name=customJobName设置Sqoop启动的MR作业的名称。ifnotspecified,thenamedefaultstothejarnamef
我试图将本地csv文件导出到MySQL表“test”:$sqoopexport-fslocal-jtlocal--connectjdbc:mysql://172.16.21.64:3306/cf_ae07c762_41a9_4b46_af6c_a29ecb050204--usernameusername--passwordpassword--tabletest--export-dirfile:///home/username/test.csv但是，我收到一个奇怪的错误提示mapreduce.tar.gznotfound:Warning:/usr/hdp/2.5.0.0-1245/hba
嗨，我刚刚想到了一个奇怪的任务:我使用EMR运行java-MapReduce作业。数据大概是1T，我用的是1master+8slave。所有实例都是r2.2xlarge。最初，一切看起来都很好，如下所示:INFOmapreduce.Job:map0%reduce0%INFOmapreduce.Job:map1%reduce0%INFOmapreduce.Job:map2%reduce0%INFOmapreduce.Job:map3%reduce0%INFOmapreduce.Job:map4%reduce0%INFOmapreduce.Job:map5%reduce0%INFOmapr
目标我想从一个输入文件和一个数组中得到多个输出文件，如picture所述.我的想法我考虑过为父类Program设置一个名为“check”的静态属性。publicclassProgram{//AttributecheckprivatestaticStringcheck=null;publicstaticclassProgramMapperextendsReducer{//mapping}publicstaticclassProgramReducerextendsReducer{//reducing}publicstaticvoidmain(String[]args){//mainprog
我无法理解为MapReduce和Spark作业分配资源的内部机制。在同一个集群中，我们可以运行MapReduce和Spark作业，但是为了运行MapReduce作业，内部资源管理器将为作业分配可用资源，例如数据节点和任务跟踪器。在内部工作我需要的“N”个映射器和缩减器。当谈到Spark上下文时，它需要工作节点和执行程序(内部JVM)来计算程序。这是否意味着MapReduce和Spark作业会有不同的节点？如果不是，任务跟踪器和执行器之间将如何区分。集群管理器将如何为Hadoop和Spark作业识别特定节点。这里有人能赐教吗 最佳答案
packagebr.edu.ufam.anibrata;importjava.io.*;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.StringTokenizer;importjava.util.Arrays;importjava.util.HashSet;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.apache.hadoop.conf.Co
