Hadoop正在围绕MapReduce进行一些重大重构。关于相同的详细信息可以在下面的JIRA中找到。https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-279它有ResourceManager、NodeManager和HistoryServer守护进程。有没有人试过在Eclipse中运行它们？这将使开发和调试更加容易。我在Hadoop论坛发了邮件，没有人试过。只是想检查是否有人在stackoverflow中做过类似的事情。 最佳答案 Nourl等待https://issues.apach
我的情况如下:我有一个20节点的Hadoop/HBase集群和3个ZooKeepers。我通过MapReduce对从HBase表到其他HBase表的数据进行了大量处理。现在，如果我创建一个新表，并告诉任何作业使用该表作为输出接收器，它的所有数据都会进入同一个区域服务器。如果只有几个区域，这不会让我感到惊讶。我有一个特定的表有大约450个区域，现在问题来了:这些区域中的大部分(大约80%)都在同一个区域服务器上!我现在想知道HBase如何在整个集群中分配新区域，以及这种行为是正常/期望的还是错误。不幸的是，我不知道从哪里开始查找代码中的错误。我问的原因是这会使作业变得异常缓慢。只有当作业
如何使用映射器在我的reducer中进行概率聚合；我正在尝试在Hadoop上为以下任务实现“strip”方法和“对”方法，但我想知道如何在多个映射器之间进行通信以及如何在内部进行面向概率的聚合我的reducer。每对item的共现，Count(A,B)=#oftransactionscontainsbothAandB,andtheconditionalprobabilityProb(B|A)=Count(A,B)/Count(A).每个三元组项目的共现，Count(A,B,C)=#oftransactionscontainsbothAandB,andtheconditionalprob
据我所知，Spark将每个节点的磁盘(HDFS)中的数据预加载到每个节点的RDD中进行计算。但正如我猜测的那样，MapReduce必须还将数据从HDFS加载到内存，然后在内存中进行计算。那么..为什么Spark更快速？仅仅因为当MapReduce想要进行计算而Spark预加载数据时，MapReduce每次都将数据加载到内存中？非常感谢。 最佳答案 Spark使用弹性分布式数据集(RDD)的概念，它允许透明地将数据存储在内存中，并在需要时将其保存到磁盘。另一方面，在Mapreduce中，在Map和reduce任务之后数据将被洗牌和排序
我的一个friend在hadoopMapReduce上被问到这个问题-我们有多家商店，每家商店都有很多顾客来参观和购买东西。数据集由“Store#、Customer#、Quantitypurchased”组成。需要MapReduce代码来获取每家商店的前2位客户。我想到的解决方案是对qty进行二次排序(按降序排列-store+qty构成复合键)并且在reducer中只显示每个键(store+qty)的前2个值(或客户),qty是复合键的一部分)。如果客户是唯一的，这就可行，但如果客户多次访问同一家商店，那么我们该怎么做呢？解决方案是遍历每个值，为每个客户添加数量，在缩减程序中按数量排序
在我最近在Google实习期间学习了MapReduce来解决计算机视觉问题之后，我觉得自己像一个开明的人。我已经在使用R进行文本挖掘了。我想将R用于大规模文本处理和主题建模实验。我开始阅读教程并研究其中的一些。我现在将我对每个工具的理解写下来:1)R文本挖掘工具箱:用于本地(客户端)文本处理，它使用XML库2)Hive:Hadoopinterative，提供调用map/reduce的框架，也提供DFS接口(interface)，用于在DFS上存储文件。3)RHIPE:RHadoop集成环境4)ElasticMapReducewithR:一个为那些没有自己的集群的人准备的MapReduc
我需要用Java做一个MapReduce应用程序，它需要自动递归，这意味着对于处理的每一行输入文件，它必须检查输入/映射条目的所有行是否有条件，并由函数验证。或者，换句话说，Reducer应该为接收到的每一对(键、值)调用/读取所有Map。在Hadoop框架上实现它的最佳方式是什么？我可以通过读取输入n次或将输入加载到HashMap中来以编程方式执行此操作，但我认为在MapReduce范例中可能会完成这一切。感谢您的帮助/提示!编辑:更多细节，我有(作为其他工作的结果)问题空间分区列表(索引，计数)并希望作为输出(索引，sumOfNearestNeighborsCounts)，所以对于
我需要从文本文件加载数据到MapReduce，我在网上搜索过，但没有找到适合我工作的解决方案。是否有任何方法或类可以从系统读取文本/csv文件并将数据存储到HBASE表中。 最佳答案 要从文本文件中读取，首先文本文件应该在hdfs中。您需要为作业指定输入格式和输出格式Jobjob=newJob(conf,"example");FileInputFormat.addInputPath(job,newPath("PATHtotextfile"));job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class
通常，我可以用这样的东西打开一个新文件:aDict={}withopen('WordLists/positive_words.txt','r')asf:aDict['positive']={line.strip()forlineinf}withopen('WordLists/negative_words.txt','r')asf:aDict['negative']={line.strip()forlineinf}这将打开WordLists文件夹中的两个相关文本文件，并将每一行作为正面或负面附加到词典中。但是，当我想在Hadoop中运行mapreduce作业时，我认为这行不通。我正在这样
您刚刚执行了一个MapReduce作业。从Mapper的map方法发出后，中间数据写入到哪里？A.中间数据通过网络从Mapper流式传输到Reduce，并且永远不会写入磁盘。B.进入运行Mapper的TaskTracker节点上的内存缓冲区，溢出并写入HDFS。C.进入内存缓冲区，溢出到运行Mapper的TaskTracker节点的本地文件系统。D.进入内存缓冲区，溢出到运行Reducer的TaskTracker节点的本地文件系统(HDFS之外)E.进入运行Reducer的TaskTracker节点上的内存缓冲区，溢出并写入HDFS。 最佳答案
