我为字数统计编写了这个Scala程序。下面给出了主类objectaaa{defmain(args:Array[String]):Int={valconf=newConfiguration()valotherArgs=newGenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgsif(otherArgs.length!=2){println("Usage:wordcount")return2}valjob=newJob(conf,"wordcount")job.setJarByClass(classOf[TokenizerMapper])job.s
我有以下数据集:数据集#1，提供节目和该节目的观众人数:TVShow1,25TVShow2,30TVShow3,7TVShow1,15数据集#2，提供播放每个节目的channel:TVShow4,BBCTVShow2,COMTVShow1,TNTTVShow3,TNT我想计算channelTNT上每个节目的观众总数，例如TVShow140TVShow37我有以下映射器:#!/usr/bin/envpythonimportsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()key_value=line.split(",")key_in=key_value[0]v
我正在使用Pig来运行我的hadoop作业。当我运行pig脚本然后导航到YARN资源管理器UI时，我可以看到为同一个Pig作业创建了多个MapReduce作业？我相信Hive作业也是如此。谁能告诉我这背后的原因？在什么基础上将一项Pig作业拆分为多个MapReduce作业？其中之一恰好是TempletonControllerJob。谢谢 最佳答案 TempletonController作业就像一个父作业，它将调用另一个子map-reduce作业。基本就是控制执行。在执行之前，Pig基本上会制定一个执行计划-它会扫描pig脚本中的所有
我有100个映射器和1个reducer在工作中运行。如何提高工作绩效？据我了解:combiner的使用可以在很大程度上提高性能。但是我们还需要配置什么来提高作业性能？ 最佳答案 由于此问题中的数据有限(输入文件大小、HDFSblock大小、平均map处理时间、集群中的Mapper槽数和Reduce槽数等)，我们无法提供提示。但是有一些通用准则可以提高性能。如果每项任务花费的时间少于30-40秒，则reducetask数量如果作业的输入超过1TB，请考虑将输入数据集的block大小增加到256M甚至512M，这样任务的数量就会变少.只
我提交了一个mapreduce，这是我的输出。下面给出的FILE和HDFS有什么区别？16/01/0721:49:58INFOmapreduce.Job:Counters:38FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=4011012FILE:Numberofbyteswritten=8400605FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:Numberofwriteoperations=0HDFS:Numberofbytesread=11928267HDF
我正在尝试学习MapReduce并完成这项任务。我的输入如下(州、运动、金额(美元)):加州足球69.09加州游泳31.5伊利诺伊高尔夫8.31伊利诺伊州网球15.75俄克拉何马州高尔夫15.44俄克拉荷马网球8.33德州高尔夫16.71德州游泳队71.59华盛顿足球50.32000000000001而且我希望我的输出能够显示在特定状态下哪种运动很受欢迎(取决于运动项目的最高销量)。例如:加州足球69.09伊利诺伊州网球15.75俄克拉荷马州高尔夫15.44等等下面是我的Mapper、Reducer和Driver代码:映射器代码:packageorg.assignment.sports
我想在Hadoop集群上运行基于TeraSort的基准测试。脚本正在运行，首先它处于运行状态，但几分钟后它停留在Accepted状态和FinalStatus未定义。我想，这可能是一个资源问题，所以我像上面那样修改了yarn-site.xml。yarn.nodemanager.resource.memory-mb8192Amountofphysicalmemory,inMB,thatcanbeallocatedforcontainers.yarn.scheduler.minimum-allocation-mb2048同样的问题。您还可以在上面看到有关此过程的一些图表。当作业的进度条处于~
使用JavaAPI，我尝试将一些文件的内容Put()到HBase1.1.x。为此，我创建了WholeFileInput类(引用:UsingWholeFileInputFormatwithHadoopMapReducestillresultsinMapperprocessing1lineatatime)以使MapReduce读取整个文件而不是一行。但不幸的是，我不知道如何从给定的文件名中形成我的rowkey。例子:输入:文件123.txt文件-524.txt文件9577.txt...文件-“另一个数字”.txt我的HBase表上的结果:行----------------值123-----
我有一个mapreduce函数，它的输出应该被馈送到另一个mapreduce函数代码如下functionclustering=parallel_clustering_kmeans(data)%%findfirstclusteringfromallchunksresult=mapreduce(data,@k_means_Mapper,@k_means_Reducer);result=readall(result);index=result{:,1};index=cell2mat(cellfun(@str2num,strrep(index,',',''),'un',0));clusteri
想知道这两个参数(mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts)之间的关系是什么，有时我看到人们将mapreduce.map.memory.mb设置为2048和mapreduce.map.java.opts为-Xmx4G-Xms4G-server，想知道这种情况下的上限是多少？谢谢。问候，林 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是map的资源限制。mapreduce.map.java.opts是映射子jvms的堆大小。Hadoop设置更像是一种资源实现/控制，而J
