当reducer达到67%时，我们会收到超时异常，我认为这是在排序阶段之后和reduce阶段之前。请告知我们应该寻找哪些参数来解决问题。16/06/1516:58:13INFOmapreduce.Job:map100%reduce0%16/06/1516:58:23INFOmapreduce.Job:map100%reduce24%16/06/1516:59:05INFOmapreduce.Job:map100%reduce28%16/06/1516:59:08INFOmapreduce.Job:map100%reduce30%16/06/1516:59:39INFOmapreduce
我继承了一个mapreduce代码库，它主要计算随着时间的推移看到的不同广告的唯一用户ID的数量。在我看来，它的执行效率似乎并不高，我想知道是否有人对如何在mapreduce中尽可能高效地执行此类计算有任何提示或建议。我们使用Hadoop，但我将在伪代码中给出一个例子，没有所有的废话:map(key,value):ad_id=..//extractfromvalueuser_id=...//extractfromvaluecollect(ad_id,user_id)reduce(ad_id,user_ids):uniqe_user_ids=newSet()foreach(user_id
我想将EMR本地文件系统中的目录作为压缩文件上传到s3。有没有比我目前使用的方法更好的方法来解决这个问题？是否可以将ZipOutputStream作为Reducer输出返回？谢谢zipFolderAndUpload("target","target.zip","s3n://bucketpath/");staticpublicvoidzipFolderAndUpload(StringsrcFolder,StringzipFile,Stringdst)throwsException{//ZipsadirectoryFileOutputStreamfileWriter=newFileOutp
我在Amazon的EMRHadoop实现之上运行PythonMapReduce脚本。作为主要脚本的结果，我得到了项目项目的相似性。在后续步骤中，我想将此输出拆分到每个项目的单独S3存储桶中，因此每个项目存储桶都包含与其类似的项目列表。为此，我想在善后步骤的reduce函数中使用亚马逊的botopython库。如何将外部(python)库导入hadoop，以便它们可以在用python编写的reduce步骤中使用？是否可以在Hadoop环境中以这种方式访问S3？提前致谢，托马斯 最佳答案 启动hadoop进程时，您可以指定应该可用的
我最近开始研究MapReduce/Hadoop框架，想知道我的问题是否真的适合该框架。考虑一下。考虑一个例子，我有一大组输入文本文件，此外，作为输入，我想接受一大组关键字(比如，包含在一个文件中)。对于每个关键字，我想在每个文本文件中搜索并报告该关键字在该文件中的实例数。text我会为每个关键字，每个文本文件重复这个。这个场景与我在网上看到的例子有点不同，因为我想输入的不仅是要搜索的文本文档，还有搜索它们的关键字。这意味着每个Map任务可能会多次处理同一个输入文本文件(每个关键字一次)。像这样的问题是否适合MapReduce框架？ 最佳答案
我想从我的mapreduce脚本中引用hadoop中hdfs集群上的一个文件。是否可以在不使用完整路径(hdfs://ip/path/to/file)而是使用本地/path/to/file引用的情况下执行此操作？我正在使用java并尝试过类似的方法:Filefile=newFile(stringPathToFile);但这似乎引用了本地文件系统。提前致谢! 最佳答案 您必须使用HadoopAPI访问该文件.您可能正在寻找open.这将为您提供一个类似于通用打开文件的流。File不知道如何处理HDFS中的文件。我找到了这个codeex
我在HadoopJavaM/R程序(0.20.205)中使用JacksonJSON解析器(1.9.5)。给定以下JSON示例:{"id":23423423,"name":"abc","location":{"displayName":"Florida,Rosario","objectType":"place"},"price":1234.55}现在，假设我只想解析出id、location.displayName和price，所以我创建了以下Java对象并省略了不需要的字段。@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown=true)publicclassTrans
我有大量由小文件创建的输入拆分(大约50,000个)，我想使用Hadoop处理这些拆分。但是，我只有256个容器可用于处理它。作业本身使用大量CPU，但使用相当少的内存。我正在使用Hadoop2.3并查看了MapReduce1.0中的JVM重用功能我也读过关于ubertasks的内容，但它看起来不是一回事-或者我对JVM重用有不同的理解。由于我有很多小文件(并且正在为每个文件生成一个inputSplit)，我想为每个容器创建一个JVM机器，并为每个已分配的JVM运行尽可能多的顺序映射任务。这将减少JVM分配时间的开销。我想对于每个输入拆分都会分配一个新的映射器，从而分配一个新的JVM，
如果您需要在传递给reduce阶段时对给定键的值进行排序，例如移动平均线，或者模仿SQL中的LAG/LEAD分析函数，您需要在MapReduce中实现二次排序.在Google上搜索之后，常见的建议是:A)在映射阶段发出复合键，其中包括,B)创建一个“复合键比较器”类，其目的是为了二次排序，比较键后比较要排序的值，从而使传递给reducer的Iterable被排序。C)创建一个“自然键分组比较器”类，其目的是用于主要排序，仅比较要排序的键，以便传递给缩减器的Iterable包含属于给定键的所有值。D)创建一个“自然键分区器类”，我不知道它的目的，也是我的问题的目的。来自here:Then
如何编写mapreduce代码从表中选择*用于左外连接因为hiveql需要很长时间。对于1GB的数据，它需要将近10分钟。combiner和shuffle在内部是如何工作的？ 最佳答案 1)您应该开始使用EXPLAIN或EXPLAINEXTENDED命令，它显示了Hive如何将查询转换为Mapreduce作业。Hive主要为像这样的操作启动MapReduce作业数据过滤、数据聚合(最小值、最大值、平均值)、表的连接/产品和交集、排序等。您首先学习如何在MapReduce中实现上述算法/模式。2)我会推荐你阅读这本书JoinAlg
