我有mapreduce工作:我的代码map类:publicstaticclassMapClassextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{}}我想使用ChainMapper:1.Jobjob=newJob(conf,"Jobwithchainedtasks");2.job.setJarByClass(MapReduce.class);3.job.setInputFormatClass(TextInputForma
我已经在UbuntuLinux15.04中安装了hadoop2.6，并且运行良好。但是，当我运行示例测试mapreduce程序时，出现以下错误:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:hdfs://localhost:54310/user/hduser/input.请帮助我。以下是错误的完整详细信息。hduser@krishadoop:/usr/local/hadoop/sbin$hadoopjar/usr/local/hadoop/share/hadoop/ma
Hadoop中org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run()函数的用途是什么？setup()在调用map()之前调用，而clean()在map()。run()的文档说ExpertuserscanoverridethismethodformorecompletecontrolovertheexecutionoftheMapper.我正在寻找这个功能的实际用途。 最佳答案 默认的run()方法简单地获取上下文提供的每个键/值对并调用map()方法:publicvoidrun(Contextcontext
我用Java编写了一个mapreduce程序，我可以将其提交到以分布式模式运行的远程集群。目前，我使用以下步骤提交作业:将mapreuce作业导出为jar(例如myMRjob.jar)使用以下shell命令将作业提交到远程集群:hadoopjarmyMRjob.jar我想在尝试运行程序时直接从Eclipse提交作业。我该怎么做？我目前使用的是CDH3，我的conf的删节版本是:conf.set("hbase.zookeeper.quorum",getZookeeperServers());conf.set("fs.default.name","hdfs://namenode/");co
我一直在尝试了解MongoDB中MapReduce的基础知识，甚至在实现它之后，我也不确定它与SQL的GROUPBY甚至Mongo自己的GROUPBY究竟有何不同。在SQLServer中，可以通过流或哈希聚合来完成GROUPBY。MapReduce不是类似于哈希聚合，只是在大量的服务器之上吗？我在一些地方读到MRforMongoDB将作为后台进程运行，因为它是一个“繁重的操作”。鉴于数据是分片的，GROUPBY不会同样“重”吗？也就是说，我只是想比较那些可以作为MR作业或使用GROUPBY查询来实现的操作类型。有没有什么GROUPBY做不到，只有MR可以做的？此外，Hadoop似乎非常
我正在处理类似于规范MapReduce示例的内容-字数统计，但有一点不同，我希望只获得TopN结果。假设我在HDFS中有一组非常大的文本数据。有大量示例展示了如何构建HadoopMapReduce作业，该作业将为您提供该文本中每个单词的字数统计。例如，如果我的语料库是:"Thisisatestoftestdataandagoodonetotestthis"标准MapReduce字数统计作业的结果集将是:test:3,a:2,this:2,is:1,etc..但是，如果我仅想要获得整个数据集中使用的前3个词怎么办？我仍然可以运行完全相同的标准MapReduce字数统计作业，然后在它准备就
我有两个单独的java类来执行两个不同的mapreduce作业。我可以独立运行它们。对于这两个作业，它们所操作的输入文件是相同的。所以我的问题是是否可以在一个java类中定义两个映射器和两个缩减器，例如mapper1.classmapper2.classreducer1.classreducer2.class然后点赞job.setMapperClass(mapper1.class);job.setmapperClass(mapper2.class);job.setCombinerClass(reducer1);job.setCombinerClass(reducer2);job.set
在典型的MapReduce设置(如Hadoop)中，有多少reducer用于1个任务，例如，计算单词？我对Google的MapReduce的理解意味着只涉及1个reducer。对吗？例如，wordcount会将输入分成N个chunk，N个Map会运行，产生(word,#)列表。我的问题是，一旦Map阶段完成，是否只有一个reducer实例运行来计算结果？或者会有reducer并行运行？ 最佳答案 简单的答案是，reducer的数量不必为1，是的，reducer可以并行运行。正如我上面提到的，这是用户定义或派生的。为了保持上下文相关性
我现在正在做一些数据分析测试，首先，非常简单，我得到了非常奇怪的结果。思路如下:来自互联网访问日志(每次访问一个文档的集合，用于测试9000万个文档)。我想按域获取访问次数(在MySQL中将是GROUPBY)，并获取访问次数最多的10个域我用JavaScript编写的脚本非常简单:/*Countseachdomainurl*/m=function(){emit(this.domain,1);}r=function(key,values){total=0;for(variinvalues){total+=Number(i);}returntotal;}/*Storeofvisitsper
这可能是一个基本问题，但我无法在Google上找到答案。我有一个map-reduce作业，它在其输出目录中创建多个输出文件。我的Java应用程序在远程hadoop集群上执行此作业，作业完成后，它需要使用org.apache.hadoop.fs.FileSystemAPI以编程方式读取输出。可能吗？应用程序知道输出目录，但不知道map-reduce作业生成的输出文件的名称。似乎没有办法以编程方式列出hadoop文件系统API中目录的内容。如何读取输出文件？这似乎是一个司空见惯的场景，我相信它有一个解决方案。但我遗漏了一些非常明显的东西。 最佳答案
