如果我通过mapreduce单独运行它们，我能够读取csv文件。但是当我从一个有n个文件的文件夹运行时，mapreduce作业在100%时失败并显示以下错误:INFOmapreduce.Job:map99%reduce0%INFOmapred.Task:Task:attempt_local1889843460_0001_m_000190_0isdone.AndisintheprocessofcommittingINFOmapred.LocalJobRunner:mapINFOmapred.Task:Task'attempt_local1889843460_0001_m_000190_0
每行有5列，这5列通常用逗号分隔1columnisname2ndcolumnisdate_of_purchase3rdcolumnisproduct4thcolumnismodeofpayment5thcolumnistotal_amount希望你明白它包含什么数据surender,2014-03-09,TV,OFFLINE,20000surender,2014-01-01,Mobile,ONLINE,18000Raja,2014-09-21,Laptop,ONLINE,30000Surender,2014-10-12,Laptop,ONLINE,40000Raja,2014-FEB-
使用YARN的Mapreduce无法领先于0%map和0%reduce。我在谷歌计算高内存实例(13GMRAM)上使用ClouderaCDH。机器上有8GB可用内存。你能帮我解决一下吗？sunny@hadoop-m:~$hadoopjar/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/jars/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.0.jargrepinputoutput'dfs[a-z.]+'14/12/2400:13:53INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResou
需要从我的映射器发出两个键和两个值。你能给我提供信息吗，如何为此编写代码和数据类型。例如:-key={store_id:this.store_id,product_id:this.product_id};value={quantity:this.quantity,price:this.price,count:this.count};emit(key,value);问候 最佳答案 根据给定的例子，ABBCARADSDACARSDFAB从映射器发出key-AvalueA,ABkey-BvalueB,BBkey-BvalueB,BCk
您好，我最近开始阅读有关Hadoop的内容。我有几个问题，希望你能帮助我。假设我在多节点集群上运行了MapReduceJava作业。我有一个文件已被分配到10个围绕不同的数据节点。现在假设我已经为主文件编写了一个查询-是否从主名称节点接收到执行计划？它是否知道所有部分文件的位置？它会从所有部分文件中获取所有数据吗？我可以在同一数据节点上拥有多个部分文件吗？ 最佳答案 1.是否从主名称节点接收到执行计划？不，任务由taskrunner安排，namenode包含有关您的数据的元数据。即保存文件拆分部分的位置。2.它知道所有部分文件的位置
嘿，我已经为mapreduce编写了我的第一个Java代码。我在单个节点上运行它。但我不确定它需要进行哪些更改才能与多节点一起使用如果有的话，有人可以指导我吗？ 最佳答案 一个好的起点是遵循thistutorial.您应该查看的要点是:/etc/hosts文件每个节点，在其中添加所有节点的ip(同时确保您可以ssh到每个节点没有密码)$HADOOP_HOME/conf/masters和$HADOOP_HOME/conf/slaves文件在master节点中，添加对应的节点增加reducetask的数量，以防它是1并且你的算法支持它。
我是Hadoop和Hbase的新手。我的用例非常简单:我想在运行时获取作业的reduceinputgroups计数(即获取从启动开始更新的计数器到工作的终止)。到目前为止我搜索到的内容:所有与作业相关的日志都写在目录/var/log/hadoop/userlogs下，如下所示:[root@dev1-slave1userlogs]#pwd/var/log/hadoop/userlogs[root@dev1-slave1userlogs]#lltotal24drwx--x---2mapredmapred4096Jan1319:59job_201501121917_0008drwx--x--
我有一个非常小的新EMR集群可以玩，我试图将每个节点的并发映射器数量限制为2。我通过将默认cpu-vcores降低到2来尝试这个。使用的公式:min((yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb),(yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores/mapreduce.map.cpu.vcores))集群配置:AMIversion:3.3.1Hadoopdistribution:Amazon2.4.0Core:4m1.large工作配置:yarn.nodemanager.resource
我想减少我拥有的数据量并在返回之前对其进行预处理以仅填充计算数据。作为一个简单的示例，我有以下一系列数据，以小时为单位表示给定时间的值:分钟vartestdata=[//{_id:'01',timestamp:[01,10],value:100},{_id:'02',timestamp:[01,20],value:101},{_id:'03',timestamp:[01,30],value:102},{_id:'04',timestamp:[02,10],value:103},{_id:'05',timestamp:[02,20],value:104},{_id:'06',timest
我正在开发一个MapReduce应用程序，我想知道我正在运行的作业的进度。我已经熟悉job.mapprocess和job.reducerprocess方法。这些方法仅在作业完成后才有效的问题。有没有什么方法可以在作业运行时实时提供作业进度，而不仅仅是在作业完成时。 最佳答案 在新的HadoopAPI中，您可以通过以下方式从mapper或reducer类中的Context对象访问进度值:publicclassMyMapperextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(Writablekey,Writabl
