在下面的例子中:small.ints=to.dfs(1:1000)mapreduce(input=small.ints,map=function(k,v)cbind(v,v^2))mapreduce函数的数据输入是一个名为small.ints的对象，它引用了HDFS中的block。现在我有一个CSV文件已经存储在HDFS中"hdfs://172.16.1.58:8020/tmp/test_short.csv"如何为它获取一个对象？据我所知(这可能是错误的)，如果我想将CSV文件中的数据作为mapreduce的输入，我必须首先在R中生成一个表，其中包含CSV文件中的所有值。我确实有这样的
我想问一下，在使用Hadoop/MapReduce和Spark时，数据分区是否有任何显着差异？它们都在HDFS(TextInputFormat)上工作，因此理论上应该是相同的。是否存在数据分区程序可能不同的情况？任何见解都会对我的研究非常有帮助。谢谢 最佳答案 IsanysignificantdifferenceindatapartitioningwhenworkingwithHadoop/mapreduceandSpark?Spark支持所有hadoopI/O格式，因为它使用相同的HadoopInputFormatAPI以及它自己
有没有一种方法可以在不编辑应用程序的情况下输出以记录MapReduce作业的中间(映射阶段)输出？(应用程序不是我的，集群是我的，我可以随意设置Hadoop集群) 最佳答案 keep.task.files.pattern参数可用于保留中间文件。作业完成后，必须手动清理中间文件。因为，这是一个map/reduce任务属性，所以必须在配置文件中设置，然后重新打包jar文件。 关于logging-HadoopMapReduce中间输出，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
到目前为止还没有找到解决我的特定问题的方法。它至少不起作用。这让我很疯狂。这个特殊的组合在谷歌空间中似乎并不多。据我所知，我的错误发生在作业进入映射器时。该作业的输入是avro模式的输出，虽然我也尝试过未压缩，但它是用deflate压缩的。阿夫罗:1.7.7Hadoop:2.4.1我收到此错误，但我不确定原因。这是我的工作，mapper和reduce。映射器进来时发生错误。示例未压缩的Avro输入文件(StockReport.SCHEMA以这种方式定义){"day":3,"month":2,"year":1986,"stocks":[{"symbol":"AAME","timestam
我创建了一个驱动程序，它读取一个配置文件，构建一个对象列表(基于配置)并将该列表传递给MapReduce(MapReduce有一个静态属性，它包含对该对象列表的引用)。它可以工作，但只能在本地工作。一旦我在集群配置上运行该作业，我就会收到各种错误提示列表尚未构建。这让我觉得我做错了，在集群设置上，MapReduce独立于驱动程序运行。我的问题是如何正确初始化映射器。(我使用的是Hadoop2.4.1) 最佳答案 这个和side数据分布的问题有关。侧数据分发有两种方法。1)分布式缓存2)配置由于您有要共享的对象，我们可以使用配置类。这
这可能是一个非常基本的问题，但对像我这样的许多新手来说仍然可能有所帮助。没有mapper能有MR作业吗？我们需要在什么情况下实现它以及实现它的方法？ 最佳答案 IdentityMapper是一个将输入直接映射到输出的映射器。假设您有一个格式为key-value的输入，并且您在映射器阶段与此无关，您唯一想做的就是根据键对值进行分组，并在缩减器阶段对值进行一些聚合操作，您可以使用此映射器。 关于java-没有映射器的MapReduce作业，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
谁能告诉我，现有的MapReduce和YARN之间有哪些区别，因为我没有发现这两者之间所有明显的区别？P.S:我要求对这些进行比较。谢谢! 最佳答案 MRv1使用JobTracker创建任务并将其分配给数据节点，当集群扩展到足够大(通常大约4,000个节点)时，这可能成为资源瓶颈。MRv2(又名YARN，“YetAnotherResourceNegotiator”)每个集群都有一个资源管理器，每个数据节点都运行一个节点管理器。对于每个作业，一个从节点将充当ApplicationMaster，监控资源/任务等。
我需要进行一些繁重的机器学习计算。我在LAN上有少量闲置的机器。我需要多少台机器才能使用hadoop/mapreduce/mahout来分配我的计算，以便比在没有这些分布式框架的单台机器上运行要快得多？这是一个计算开销与yield的实际问题，因为我假设仅在2台机器之间分配总时间会比不分配和简单地在一台机器上运行更糟糕(只是因为分配计算所涉及的所有开销)。技术说明:一些繁重的计算非常可并行化。所有这些都是只要每台机器都有自己的原始数据副本。 最佳答案 “普通”Java程序和基于Hadoop、基于MapReduce的实现是截然不同的野兽
我想在控制台上执行后打印我的“map”的每一步。有点像System.out.println("第一步完成");System.out.println("完成第二步");等等是否有一个特殊的命令可以做到这一点，或者根本不可能，因为System.out.println似乎根本不起作用？请指导 最佳答案 您可以使用System.out.println(..。要查看打印的内容，请打开jobtrackerweb控制台。然后导航到您提交的作业的链接。在作业页面上，您将看到链接到所有单独的Map/Reduce任务。点击链接。您将找到一个显示标准输出
我是hadoop的新手。不清楚为什么我们需要在使用hadoopmapreduce时能够按键排序？在map阶段之后，我们需要将每个唯一键对应的数据分发给一定数量的reducer。这可以在不需要排序的情况下完成，对吗？ 最佳答案 它就在那里，因为排序是对键进行分组的巧妙技巧。当然，如果您的工作或算法不需要您的key的任何顺序，那么您可以更快地通过一些哈希技巧进行分组。在Hadoop本身中，多年来已经有一个JIRA归档(source)。位于Hadoop之上的其他几个发行版已经具有这些功能，例如Hanborq(他们称之为避免排序)。(sou
