我有这样的配置:Hadoop:v2.7.1(yarn)一个输入文件:大小=100GB。3个从属:每个都有4个VCORES，速度=2GHz，RAM=8GB5个从属:每个都有2个VCORES，速度=1GHz，RAM=2GBMapReduce程序:WordCount如何通过将小的输入分割分配给5个较慢的从属设备并将大的输入分割分配给3个最快的从属设备来最小化WordCount执行时间？ 最佳答案 对于每台机器，您可以确定map/reduce插槽的数量，因此如果您想将较少的工作负载发送到您可以定义的较慢的机器，例如，每台较慢的机器有2个ma
我尝试在学生评分示例中使用KeyValueInputFormat。这是输入:s110s250s330s1100s150s230s370s350s275我使用KeyValueInputFormat作为输入格式，因此它将学生姓名(s1,s2...)作为键，将标记(10,50...)作为值。我的目标是找出每个人的总分。所以，我只使用reducer作为publicclassMarkReducerextendsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextctx)throwsIOException,InterruptedExcept
此处为Hadoopn00b。我在服务器上安装了Hadoop2.6.0，我在其中存储了12个json文件，我想对其执行MapReduce操作。这些文件很大，每个文件有2-5GB不等。JSON文件的结构是一个JSON对象数组。以下两个对象的片段:[{"campus":"Gløshaugen","building":"VarmetekniskogKjelhuset","floor":"4.etasje","timestamp":1412121618,"dayOfWeek":3,"hourOfDay":2,"latitude":63.419161638078066,"salt_timestam
我必须在reducesidejoin算法中使用bloomfilter来过滤我的输入之一，但我对函数readFields有问题，该函数反序列化分布式缓存的输入流(布隆过滤器)转换成布隆过滤器。publicclassBloomJoin{//functionmap:inputtransaction.txtpublicstaticclassTransactionJoinextendsMapper{privateTextCID=newText();privateTextoutValue=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Conte
在hadoop中执行jar时，出现以下错误:16/11/0418:32:59INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1478261728730_0005_m_000000_2,Status:FAILEDExceptionfromcontainer-launch.Containerid:container_1478261728730_0005_01_000004Exitcode:1Stacktrace:ExitCodeExceptionexitCode=1:atorg.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:
我正在开展一个项目，我需要处理大约10,000张3D图像。那么您能否建议我如何使用HADOOPMapReduce来执行此操作，以便我可以实现并行性并尽快获得结果。谢谢! 最佳答案 在处理图像时，您可以使用HIPI(HadoopImageProcessingInterface).还有一些toolsandexample来自HIPI的程序。您可以开始使用this.是的，这完全取决于您要如何处理图像。我认为立体视觉或3D成像立体成像是一种用于记录和显示3D(三维)图像或图像深度幻觉的技术。立体图像提供的空间信息可以诱使用户的大脑相信并看到图
我在java中制作了3个文件，制作了一个jar文件并编写了这一行来执行MapReduce代码:hadoopjar/home/xyz/Documents/hadoop-2.7.3/abc1.jarwoq.WordCount/test/vocab.txt/test/output3jar文件名是abc1.jar，woq是包名，WordCount是定义作业的主类mapreduce代码。执行此行时，显示以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.ClassNotFoundException:woq.WordCountatjava.net.URLClassLoade
我想使用另一个文件中定义的字典(csv)替换映射器中输入数据的值。所以我尝试将csv数据放入HashMap并在映射器中引用它。下面的java代码和csv是我程序的简化版本。此代码适用于我的本地环境(MacOSX，伪分布式模式)，但不适用于我的EC2实例(ubuntu，伪分布式模式)。详细来说，我得到了这个标准输出:cat:4human:2flamingo:1这意味着文件读取器成功地将csv数据放入HashMap。但是映射器没有映射任何东西，因此我在EC2环境中得到空输出，尽管它映射了3*(输入文件的行数)元素并在本地生成了以下内容:test,cattest,flamingotest,h
我对Mapreduce的工作原理有点困惑。我已经阅读了一些文章，但没有得到正确的答案。场景:我在HDFS上存储了一个大小为1TB的文件(假设它存储在/user/input/位置)。复制为3，block大小为128MB。现在，我想使用mapreduce分析这个1TB的文件。由于block大小为128MB，因此我总共将有8192个block。考虑到我在集群中有100台机器是否会在所有100个节点上生成8192个映射任务，平均分配映射器的数量？或者它只会在放置复制数据的那些节点上运行？ 最佳答案 Mappers的数量取决于InputSpl
我知道对于迭代算法，Hadoopmapreduce表现不佳，因为它为每次迭代执行完整的磁盘读/写。但是为什么呢？是为了系统的健壮性吗？ 最佳答案 你的问题有点宽泛，但我还是会尽力回答。Hadoop做任何算法的磁盘读/写操作都是因为Hadoop做的是面向磁盘的处理，它就是建立在这个原理上的。这也是开发spark的原因之一，将计算从磁盘转移到内存，以便它可以减少面向磁盘的计算的延迟开销。现在，对于每次MapReduce迭代，这种从/到磁盘的读/写操作有助于系统的健壮性和可靠性。考虑一个最简单的例子，一个工作节点有2个容器，这意味着两个独
