我是Hadoop的新手，所以请帮我解决这个基本问题。当我做"select*fromtablewhere;"在Hive中，我知道它将启动mapreduce，因为它需要对底层HDFS文件应用过滤。但是当我做select*fromtable在Hive上没有任何where子句，有时会启动mapreduce，有时不会。我的理解是，理想情况下它不应该启动mapreduce，因为没有过滤条件。那么有人可以解释一下为什么在少数情况下mapreduce会在Hive上启动吗？提前致谢。 最佳答案 这由两个Hive属性控制hive.fetch.task.
我在java中有一个简单的Hadoop作业，它带有一个逐行处理我的文件的映射器。每个映射器都不受CPU限制，但应该在内存中保存一个非常大的对象(在我的例子中是一个BloomFilter)，其大小为2-15GB(取决于计算精度)。在Mapper的setup()方法中，我从磁盘读取这个对象并创建它。我遇到了MultithreadedMapper类来在多线程中执行我的计算。job.setMapperClass(MultithreadMapper.class);//...MultithreadedMapper.setMapperClass(job,MySingleThreadMapper.cl
我已经完成了一个map-reducewordcount程序，现在我想使用输出(这是每个单词的字数)，我想从中计算前5个关键字。如何将阶段1的输出用于阶段2，我应该运行另一项工作吗？ 最佳答案 您当然可以根据first的输出编写另一个作业。考虑您的任务有2个步骤:第1步:字数统计第2步:前n个词在第2步中，有一个IdentityMapper并确保你有一个单一的reducer(job.setNumReduceTasks(NO_OF_REDUCERS);)，然后在reducer中你可以跟踪topN并在最后发出它们，为此你应该overrid
我的MapReduce应用计算Hive表中字段值的使用情况。在包含来自/usr/lib/hadood、/usr/lib/hive和/usr/lib/的所有jar后，我设法从Eclipse构建并运行它hcatalog目录。它有效。经过多次挫折后，我也设法将其编译并作为Maven项目运行:4.0.0com.bigdata.hadoopFieldCountsjarFieldCounts0.0.1-SNAPSHOThttp://maven.apache.orgUTF-8junitjunit3.8.1testorg.apache.hadoophadoop-client2.3.0org.apach
我正在尝试在我的本地机器上运行以下MapReduce代码:https://github.com/Jeffyrao/warcbase/blob/extract-links/src/main/java/org/warcbase/data/ExtractLinks.java但是，我遇到了这个异常:[main]ERRORUserGroupInformation-PriviledgedActionExceptionas:jeffy(auth:SIMPLE)cause:java.io.IOException:java.util.concurrent.ExecutionException:java.
我正在运行一个类似mapreduce的字数统计作业，处理200个文件，每个文件大小为1Gb。我在一个hadoop集群上运行该作业，该集群包含4个数据节点(每个2cpu)，内存为8Gb，空间约为200G。我尝试了各种配置选项，但每次我的工作失败时，都会出现InMemoryShuffle、OnDiskShuffle、InMemorymerger、OnDiskMerger或Fetcher错误。映射器输出的大小与输入文件的大小相当，因此，为了最小化映射器输出大小，我对mapreduce输出使用BZip2压缩。然而，即使使用压缩的map输出，我仍然会在reducer阶段遇到错误。我使用4个red
关于HyperLogLog算法一直困扰我的一点是它对key散列的依赖。我遇到的问题是，这篇论文似乎假设我们在每个分区上都有一个完全随机的数据分布，但是在它经常使用的上下文中(MapReduce风格的作业)，东西通常是按它们的哈希值分布的，所以所有重复的键都会在同一个分区上。对我来说，这意味着我们实际上应该添加HyperLogLog生成的基数，而不是使用某种平均技术(在我们通过散列与HyperLogLog散列相同的东西来分区的情况下)。所以我的问题是:这是HyperLogLog的真正问题还是我没有足够详细地阅读论文 最佳答案 如果您对
当我查看hadoop(版本0.21.0)mapreduce作业的job.xml文件时，我发现存在多个blocksize设置:dfs.blocksize=134217728(即128MB)file.blocksize=67108864(即64MB)kfs.blocksize=67108864s3.blocksize=67108864s3native.blocksize=67108864ftp.blocksize=67108864我期待一些答案来解释以下相关问题:在这种情况下，dfs、file、kfs、s3等是什么意思？它们之间有什么区别？它们在运行mapreduce作业时有什么影响？非常
在一个普通的mapreducewordcount程序中，我们是否需要设置shuffle和sort的方法，或者框架会处理这个？ 最佳答案 框架会处理这个。洗牌是将数据从映射器传输到缩减器的过程，缩减器按中间键(词)的升序(字典顺序)缩减数据。您可以更改默认设置，但没有必要在wordcount程序中这样做。您只需要设置一个映射器和一个缩减器以及可选的(但确实有助于提高速度)一个组合器。甚至不需要自己实现映射器和缩减器，因为hadoop自带了这样的字数映射器(TokenCounterMapper)和缩减器(IntSumReducer，也可
我已经在一个节点上安装了hadoopmapreduce，我遇到了前十个问题。假设我有10k对数据(键，值)并搜索10个具有最佳值的数据。实际上，我创建了一个简单的项目来迭代整个数据，我只需要几分钟就可以得到答案。然后，我使用十大设计模式创建mapreduce应用程序来解决同样的问题，我需要4个多小时才能得到答案。(很明显，我用的是同一个机器，同一个算法排序)我认为，这可能是因为mapreduce需要更多服务才能运行，需要更多网络Activity，需要更多努力来读取和写入hdfs。有任何其他因素可以证明mapreduce(在那种情况下)比不使用mapreduce慢吗？
