我想在每次运行作业时将mapreduce程序的输出文件添加到同一目录，方法是在文件名末尾附加时间戳。目前我可以在文件输出文件的末尾附加时间戳，但我无法找到如何将文件添加到同一输出目录而不是每次都覆盖它。 最佳答案 您可以将输出文件写入临时文件夹，并在作业结束后将它们移动到目标文件夹。将所有文件从一个文件夹移动到另一个文件夹的方法示例:publicstaticvoidmoveFiles(Pathfrom,Pathto,Configurationconf)throwsIOException{FileSystemfs=from.getFi
我刚刚参加了一个关于Spark的入门类(class)，并询问演讲者Spark是否可以完全替代MapReduce，并被告知Spark可以在任何用例中替代MapReduce，但在某些特定用例中，MapReduce实际上更快比Spark。MapReduce可以比Spark更快解决的用例有哪些特点？ 最佳答案 请原谅我quotingmyselffromQuora，但是:对于MapReduce设计的数据并行、一次性、类似ETL的作业，MapReduce比Spark等价物更轻量级Spark相当成熟，YARN现在也是如此，但Spark-on-YA
我知道每个mapper将其中间数据写入磁盘，然后reducer将其输出转储到磁盘。在mapreduce作业期间是否还有其他时间数据会溢出到磁盘？我正在寻找任何可能的时间，即使它不是一份典型的工作。 最佳答案 MR从HDFS获取输入，每个maptask处理它，保存在内存中，如果超过默认的100MB(io.sort.mb)，然后它拆分到磁盘。然后reducer将结果输出到HDFS而不是磁盘。对于更多细节检查链接，https://www.inkling.com/read/hadoop-definitive-guide-tom-white-
我遇到了这个错误，我这样写了我的TableReducer代码:classtreducerextendsTableReducer[Text,IntWritable,ImmutableBytesWritable]{overridedefreduce(key:Text,values:java.lang.Iterable[IntWritable],context:Reducer[Text,IntWritable,ImmutableBytesWritable,Mutation]#Context){vari=0for(v通过这次导入:importorg.apache.hadoop.hbase.HB
我有一个Mapreduce程序，当在1%的数据集上运行时，这是它所花费的时间:JobCountersLaunchedmaptasks=3Launchedreducetasks=45Data-localmaptasks=1Rack-localmaptasks=2Totaltimespentbyallmapsinoccupiedslots(ms)=29338Totaltimespentbyallreducesinoccupiedslots(ms)=200225Totaltimespentbyallmaptasks(ms)=29338Totaltimespentbyallreducetask
在EMR上使用Hadoop2.4.0和HBase0.94.18时，我试图直接从我的Mapper输出到HBase表。在执行下面的代码时，我遇到了一个讨厌的IOException:PassaDeleteoraPut。publicclassTestHBase{staticclassImportMapperextendsMapper{privatebyte[]family=Bytes.toBytes("f");@Overridepublicvoidmap(MyKeykey,MyValuevalue,Contextcontext){MyItemitem=//dosomestuffwithkey/
因此，从Hadoop教程网站(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html#Source_Code)了解如何使用mapreduce方法实现字数统计，我了解它是如何工作的，并且输出将是所有具有该频率的字词。我想要做的只是让输出成为我拥有的输入文件中频率最高的词。示例:吉姆吉姆吉姆吉姆汤姆丹麦人我希望输出只是Jim4字数统计的当前输出是每个字及其出现频率。有没有人编辑过字数统计，让它只打印频率最高的字和它的频率
我有一个非常基本的问题，我正在尝试寻找答案。我正在查看文档以了解在map阶段、洗牌阶段和减少阶段数据溢出到哪里？就像MapperA有16GB的RAM，但是如果为映射器分配的内存已经超过，那么数据就会溢出。数据是溢出到HDFS还是会溢出到磁盘上的tmp文件夹？在shuffle阶段，数据从一个节点流式传输到另一个节点，并存储在HDFS或临时存储位置。我问这些问题的原因是想弄清楚在工作完成后是否需要清理过程。请帮忙。 最佳答案 Mapper的中间文件(溢出文件)存储在运行Mapper的工作节点的本地文件系统中。类似地，从一个节点流向另一个
我有一个打包为jar文件(mymapreduce.jar)的mapreduce作业。运行时，它需要一些参数，例如hadoopjarmymapreduce.jarStartClass-i输入-p参数1-u参数2。如何将它写为Oozie工作流文件中的一个Action？ 最佳答案 在job.properties文件中写入你要在oozie工作流中使用的参数如下nameNode=hdfs://localhost:9000hdfs://abc.xyz.yahoo.com:8020jobTracker=localhost:9001queueNam
我在HDFS中复制了一个包含1000万行的文件。需要在mapper中处理行号5000到500000。我应该怎么做？我尝试覆盖mapper中的run()方法并在那里尝试一个计数器。但是当文件被拆分并且多个映射器在运行时，当然有多个计数器在运行。所以它没有帮助。粘贴下面的代码。@Overridepublicvoidrun(Mapper.Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);Integercounter=0;while(context.nextKeyValue()){LongWritablec
