所以，importjava.io.IOException;importjava.util.Properties;importorg.apache.pig.ExecType;importorg.apache.pig.PigServer;publicclassCommitPig{publicstaticvoidmain(String[]args){try{StringpigScript="category_count.pig";pigScriptReaderpsReader=newpigScriptReader();psReader.readPigScript(pigScript);}ca
我是使用Avro编写HadoopMapReduce的初学者，不清楚传入map/reduce方法与PairwithString、CharSequence或Utf8之间有什么区别？如果字符串只是简单的“helloworld”之类的东西怎么办？例如，这里有一个简单的映射方法，在本例中使用CharSequence作为输出键类型:publicvoidmap(Pairdatum,AvroCollector>collector,Reporterreporter)throwsIOException{Integernumber_one=newInteger(1);Stringoutput_key="he
MapReduce编程模型由2个过程组成，map和reduce。当我们可以简单地在reduce函数中进行映射时，为什么我们需要映射部分。考虑以下伪代码:result=my_list.map(my_mapper).reduce(my_reducer);这可以缩短为result=my_list.reduce(lambdax:my_reducer(my_mapper(x)));第一种方法如何比第二种方法更受欢迎，而第一种方法需要多传递一次数据？我的代码示例过于简单了吗？ 最佳答案 好吧，如果您指的是Hadoop风格的MapReduce，它
最近开始使用Hadoop并努力理解一些事情。这是我正在查看的基本WordCount示例(计算每个单词出现的次数):Map(Stringdocid,Stringtext):foreachwordtermintext:Emit(term,1);Reduce(Stringterm,Iteratorvalues):intsum=0;foreachvinvalues:sum+=v;Emit(term,sum);首先，Emit(w,1)应该做什么？我注意到在所有示例中，我看到第二个参数始终设置为1，但我似乎找不到相关解释。此外，只是为了澄清一下-我说term是键，而sum在Reduce中形成键值对
我听说有人在googlenexusone上成功运行了mapreduce。没有关于在android上运行完整集群mapreduce的性能的更多信息。我真的很想在手机上以相对少量的数据非集群模式运行mapreduce，完全使用hadoop真的值得吗？有没有任何地方可用的剥离版本？还有其他选择吗？ 最佳答案 使用像mapreduce这样的进程的全部意义在于将工作负载同时分散到多台计算机上，从而实现当前计算机无法实现的并发性。如果您没有任何联合多个Android设备的计划，那么几乎不需要使用hadoop之类的东西。如果您可以加载设备上的所有
我正在尝试加速优化MapReduce作业。有什么方法可以让hadoop使用特定数量的mapper/reducer进程？或者，至少，最少数量的映射器进程？在文档中，它被指定，你可以用这个方法来做到这一点publicvoidsetNumMapTasks(intn)JobConf类的。这种方式并没有过时，所以我用Job类开始Job。这样做的正确方法是什么？ 最佳答案 map任务的数量由输入中的block数决定。如果输入文件为100MB且HDFSblock大小为64MB，则输入文件将占用2个block。因此，将产生2个maptask。Job
当输入数据为distributed时，Hadoop的预期用途似乎是(HDFS)并且在映射过程中已经存储在节点本地。假设我们有不需要存储的数据；数据可以在运行时生成。例如，映射过程的输入是每个可能的IP地址。Hadoop是否能够有效地跨节点分配Mapper工作？您是否需要明确定义如何将输入数据(即IP地址空间)拆分到不同的节点，或者Hadoop是否自动处理？ 最佳答案 首先让我澄清一下您的评论。Hadoop旨在支持跨潜在大量节点的潜在大规模并行计算，而不管数据来自何处或去往何处。Hadoop设计在必要时更倾向于可扩展性而不是性能。确实
我有5个节点的hadoop集群。我为每个节点配置了10个映射器。当MR作业正在运行时，其中一个hdfs节点死亡。这最终导致该任务跟踪器被列入黑名单。在它被列入黑名单之后和MR作业完成之前，如果我修复受影响的hdfs节点，是否可以从黑名单中恢复任务跟踪器？我在ubuntu上使用clouderacdh4.2。 最佳答案 我正在阅读有关tasktracker失败的“Hadoop权威指南”。我找到了这个说法“列入黑名单的tasktracker没有分配任务，但它们会继续与jobtracker通信。故障会随着时间的推移而过期(以每天一个的速度)
我已经在64位Ubuntu12.04.3(精确)上安装了hadoop2.2.0，并按照博客中的建议配置了配置xml文件(http://tuliodomingos.blogspot.com.es/2013/04/installing-apache-hadoop-in-ubuntu-linux.html，如果您有兴趣)目标是为dfs和mapreduce建立一个“单节点集群”。因为缺少某些库，我经常收到以下消息，但我认为这不是导致问题的原因:WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...
我需要一些帮助，了解如何在我的应用程序中获得正确数量的Map和Reduce任务。有什么办法可以发现这个数字吗？谢谢 最佳答案 无法在应用程序执行之前获得实际的map和reduce任务数量，因为在执行之前无法准确确定任务失败后重新尝试和推测执行尝试的因素，一个大概的数量可以派生任务。MapReduce作业的Map任务总数取决于其输入文件及其文件格式。对于每个输入文件，计算拆分，每个输入拆分将调用一个映射任务。拆分大小将根据，input_split_size=max(mapreduce.input.fileinputformat.spl
