我写了下面的代码，它没有比较ifblock，它继续进入elseblock。请仔细检查并检查是否发现任何差异。请帮帮忙publicclassReduceIncuranceextendsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;intcount=0;String[]input=values.toString().split(",");for(Stringval:input){System.out.println(
我正在使用oozie运行MapReduce作业。从工作流中我只是调用MapReduce驱动程序类，除此之外别无其他。但是对于这个oozie工作流程需要大量内存。它需要至少2GB的容器大小来调用驱动程序类。下面是workflow.xml${jobTracker}${nameNode}mapred.job.queue.name${jobQueue}${jobScript}${arguments}${queueName}${wf:id()}myPath/MyDriver.sh#MyDriver.shJobfailedfailed:[${wf:errorMessage(wf:lastError
引用基本的WordCount例子:https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html我知道HDFS将文件分成block，映射任务在单个block上工作。因此无法保证map任务分析的block不会包含在下一个block中继续的单词，从而导致错误(一个单词被计算两次)。我知道这是一个示例，并且始终以小文件显示，但在现实世界场景中不会有问题吗？ 最佳答案 在Had
我正在尝试在Hadoop上执行C4.5算法。但是，我遇到了问题并且陷入了以下错误。我拥有所有权限。谁能帮帮我？Java.lang.Exception:java.io.IOException:Mkdirsfailedtocreatefile:/usr/local/hadoop/1/output10/_temporary/0/_temporary/attempt_local960306821_0001_r_000000_0(exists=false,cwd=file:/home/brina/workspace/C4.5Hadoop)atorg.apache.hadoop.mapred.Lo
我一直在尝试运行这个我在互联网上找到并根据我的意图进行了更改的项目。Map函数被调用并正常工作，我从控制台检查了结果。但是reduce没有被调用前两位是键，其余是值。我已经控制了map输出和reduce输入键、值对之间的匹配，我已经多次更改它们，尝试了不同的方法但无法得到解决方案。由于我是这个主题的初学者，所以可能存在一个小错误。我写了另一个项目，又犯了同样的错误“reduceisnotcalled”我还尝试将reduce的输出值类更改为IntWritable、TextWritable而不是MedianStdDevTuple并配置了作业，但没有任何改变。我不仅需要解决方案，还想知道原因
我有一个项目要做，我必须解释MapReduce是如何工作的。名称本身是“MapReduce框架”，所以问题就在这里。这是什么意思？？谁能给我一个例子并向我解释我必须想象这个框架发生在哪里(互联网、云、工作节点……)？非常感谢。 最佳答案 MapReduce是Google开发的一个框架，用于抽象化分布式计算的复杂性。它允许您轻松地在大型分布式节点网络上并行计算。它可用于网络索引、排名、机器学习、图形计算、数据分析、大型数据库连接等。EdmondLau解释了名称中的概念“Map函数将输入从一种形式转换为另一种形式，Reduce函数组合中
我在java中使用mapreduce来读取由“:”分隔的键值类型文件。我想出了如何解析文件(使用getConf().set("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator",":");)。我试图找出存储这些参数的位置但找不到。我在hadoop安装上做了一个grep，但是没有设置这些参数的xml文件。根据documentation配置类，我试图在mapred-default.xml中找到该值，但没有成功。我在哪里可以找到这些值？其他一些参数也是如此。谢谢。 最佳答案
我在HDFS中有一个任务列表文件，任务列表受CPU限制，将在带有HadoopMapReduce(仅限Map)的小型5节点集群中执行。例如，任务列表文件包含10行，每行对应一个任务命令。每个任务的执行都需要很长时间，所以在所有5个节点上并行执行列出的10个任务肯定更高效。但是由于任务列表文件很小，这个数据block很可能只位于一个节点上，所以根据数据局部性原则，只有该节点会执行所有这10个任务。有什么解决方案可以确保所有10个任务在所有5个节点上并行执行？ 最佳答案 默认情况下，mapreduce将在每次拆分时运行一个映射器。拆分是一
我有一个包含30m个条目的列表，每个条目包含一个唯一ID和4个属性。除此之外，我还有一个包含10m个条目的第二个列表，其中再次包含一个uniqeid和2个其他属性。列表2中的唯一ID是列表1中ID的子集。我想结合这两个列表来做一些分析。示例:list1:ID|Age|Flag1|Flag2|Flag3------------------------ucab577|12|1|0|1uhe4586|32|1|0|1uhf4566|45|1|1|145e45tz|37|1|1|17ge4546|42|0|0|1vdf4545|66|1|0|1list2:ID|Country|Flag4|Fl
我有一个mapreduce作业，可以对在这里找到的数据进行排序:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing我目前有一项工作是对文件进行排序并输出以下格式的键值对:教育类型、银行存款余额、工作、婚姻状况、贷款审批。这近乎完美。如果不止一个人相同，我会得到一份经过编辑的列表，旁边有一个数字。我想做的是在不运行多个作业或更改输出顺序的情况下编辑列表的排序方式。输出示例如下:unknown,970,unemployed,married,yes1unknown,9716,housemaid,married,no1unknown,97
