在升级到MR2(YARN)之前，我将获得对RunningJob的引用并调用#killJob为了强制关闭MapReduce作业。升级到YARN后，我看到YarnClient提供了一个#killApplication方法。我应该费心从前者切换到后者吗？有什么好处吗？ 最佳答案 当MapReduce在YARN模式下运行时，MapReduce客户端的方法会通过一个名为YARNRunner的包装类。作业终止请求通过YARNRunner#killApplication执行.privatevoidkillApplication(Applicati
只是为了学习基础，我正在尝试创建一个MapReduce程序，而无需在驱动程序类中定义映射器和化简器，以防万一它使用身份映射器和化简器。如果我只评论reducer但当我评论两者时给出错误，它工作正常。下面是我的驱动程序类代码。请提出建议。任何帮助将不胜感激。提前致谢!Jobjob=Job.getInstance(getConf(),"wordcount");job.setJarByClass(WordCountRun.class);//job.setMapperClass(WordCountMapper.class);//job.setReducerClass(WordCountRedu
我正在尝试使用Hadoop和ApachePig。我有一个包含一些数据的.txt文件和一个包含我的脚本的脚本.pig文件:student=LOAD'/home/srv-hadoop/data.txt'USINGPigStorage(',')as(id:int,firstname:chararray,lastname:chararray,phone:chararray,city:chararray);student_order=ORDERstudentBYfirstnameASC;Dumpstudent_order;这是我的.txt文件:001,Rajiv,Reddy,21,9848022
假设我有三个数据集，我想通过连接所有这三个数据集/文件来回答多个问题。例如，如果第一个数据集有(id,name)，第二个有(id,sum,key)，第三个有(键，价格)。如何使用id连接第一个和第二个文件，在同一个程序中如何使用key连接第二个和第三个文件？ 最佳答案 不可能在同一个程序中执行此操作。要完成您想要做的事情，您必须运行两个map-reduce作业。第一个map-reduce作业处理第一个文件和第二个文件，生成格式如下的输出文件-idname,sum,key上面reducerkey是“id”，reducervalue是“
我在我的项目中使用Hbase支持的Hive表，但我们选择Hbase支持的Hive的原因是为了执行更新。除此之外，Hbase支持的Hive表还有哪些其他优点。因为它在从Hive查询时仍然使用MapReduce。即使我们需要少量数据并且由于表很大，也需要时间来给出结果。但是，如果我们在Hbaseshell上执行带范围扫描或仅在Hbase中获取结果，则只需几分之一秒。那么除了更新(现在在HIVE中也可用)和SQL易用性之外，使用Hbase支持的Hive表还有哪些其他优势。如果HIVE由Hbase支持，它如何评估和运行查询？为什么它使用MapReduce扫描并给出结果而不是更快的Hbase引擎
我的问题是我有一个文本文件，其中有100个单词，用空格分隔，我需要做一个单词计数程序。那么，当我的名称节点将文件拆分为HDFSblock时，我们如何确保拆分仅在单词末尾完成？即，如果我将文本文件中的第50个单词作为Hadoop，如果将其拆分为64MBblock时，当前block的存储可能在单词Hadoop的中心达到64MB，因此一个block包含'had'和其他block中的另一个'oop'。抱歉，如果这个问题听起来很愚蠢，但请提供答案。谢谢。 最佳答案 你的答案是输入拆分。因为HDFS不知道文件的内容。在将数据存储到多个block
我正在处理大型数据集并在其上运行Mapreduce程序。我可以轻松地在大小约为3GB的单个文件上运行Mapreduce。知道我想对所有文件运行mapreduce。是否有任何快捷方式或技术可以直接在所有文件上运行mapreduce。使用操作系统-UbuntuHadoop-2.7.1 最佳答案 如果您有所有可用的文件，请在map-reduce输入参数中指定目录/正则表达式来代替文件名。示例:bin/hadoopjarwc.jar字数/user/joe/wordcount/*.txt/user/joe/wordcount/output如果
我想使用YARNjavaAPI提交我的MR作业，我尝试像WritingYarnApplications那样做,但我不知道要添加什么amContainer，下面是我写的代码:packageorg.apache.hadoop.examples;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.yarn.api.protocolrecords.GetNewApplicationResponse;importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;imp
文件存储在HDFS中，大小为260MB，而HDFS默认block大小为64MB。对该文件执行map-reduce作业后，我发现它创建的输入拆分数仅为4。怎么算的。？其余的4MB在哪里？非常感谢任何输入。 最佳答案 输入拆分并不总是block大小。输入拆分是数据的逻辑表示。您的输入拆分可能是63mb、67mb、65mb、65mb(或者可能是基于逻辑记录大小的其他大小)...请参阅以下链接中的示例...HadoopinputsplitsizevsblocksizeAnotherexample-seesection3.3...
我正在尝试在~10TBHBase表上运行MapReduce作业，该表具有TableMapper的子类。它基本上重写了整个表。输出配置如下:FileOutputFormat.setOutputPath(job,tablePath);TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(inputTableName,tblScanner,ResaltMapper.class,ImmutableBytesWritable.class,//outputKeyClass,KeyValue.class,//outputValueClass,job);HFileOutputFo
