我正在学习Hadoop并了解到该框架有两个版本:Hadoop1和Hadoop2。如果我的理解是正确的，在Hadoop1中，执行环境基于两个守护进程，即TaskTracker和JobTracker而在Hadoop2中(又名yarn)，执行环境基于“新守护进程”，即ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster。如有不妥请指正我了解到以下配置参数:mapreduce.framework.namepossiblevalueswhichitcantake:local,classic,yarn我不明白它们到底是什么意思；例如，如果我安装Hadoop2，
我正在尝试将我的Json文件转换为Parquet格式。以下是我的pom文件。4.0.0com.mypackageJSONToParquet1.0-SNAPSHOTjarwso2http://dist.wso2.org/maven2/org.kitesdkkite-data-core1.1.0org.kitesdkkite-morphlines-all1.0.0pomua_parserua-parser1.3.0pomUTF-81.81.8转换代码如下:SchemajsonSchema=JsonUtil.inferSchema(inputstream,"Movie",10);try(JS
当我们编写程序时，HadoopMapreduceJobs中的排序在哪里完成？我发现在我的计划中前进有困难。 最佳答案 排序由HadoopMapReduce框架完成。映射器输出传递给缩减器的中间(键，值)对。每个reducer都按排序顺序获取所有键。插图:假设使用了2个映射器:--mapper1outputkey_a,value_a1key_b,value_b2key_c,value_c1key_d,value_d2--mapper2outputkey_a,value_a2key_b,value_b1key_d,value_d1key
我用Java编写了一个简单的代码来读取csv文件，对行进行轻微更改(使用哈希)，然后写入输出文件。我想比较代码的顺序版本(纯Java)和MapReduce版本。(代码没有太大区别)。我在伪分布式hadoop(单节点)和全分布式hadoop(3节点)中都尝试了代码，但令我惊讶的是，MapReduce版本的执行时间总是高于顺序(大约两倍或三次)).我在Hadoop方面经验不多，但至少分布式处理应该比串行处理花费更少的时间(因为这就是我们有分布式处理的原因)。我什至尝试了不同的数据集大小。 最佳答案 与顺序算法相比，每个并行算法都有额外的
我应该更改什么来修复以下错误:我正在尝试在ElasticMapreduce上开始一项工作，但它每次都崩溃并显示以下消息:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:iataho.mapreduce.NewMaxTemperatureMapperatorg.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:831)atorg.apache.hadoop.mapreduce.JobContext.getMapperClass(JobContex
我尝试在mapreduce中实现一个排序程序，以便在map阶段之后我只有排序后的输出，其中排序由hadoop框架在内部完成。为此，我尝试将reducetask的数量设置为零，因为不需要任何减少。现在，当我尝试执行该程序时，我一直在获取校验和错误..我不知道接下来要做什么。当然可以在我的上网本上运行该程序，因为当我将reduce任务设置为一个时，排序工作正常。请帮忙!!以下是我为执行排序而编写的完整代码，供您引用:/**Tochangethistemplate,chooseTools|Templates*andopenthetemplateintheeditor.*//****@auth
我有包含以分号分隔的记录的csv文件。每行是一条记录。每条线包含图的边信息。这意味着一行看起来像下面这样:Node_X;Node_Y;5它被解释为权重为5的节点x和y之间的边或链接。我的映射器获得此输入。现在我想要实现的是使用节点聚合信息。以下示例说明了我的场景:Node_X;Node_Y;5Node_X;Node_Z;10Node_X;Node_A;60Node_Y;Node_A;20那么节点的结果应该是:Node_X;75;Node_Y;25;Node_A;80我想收集所有不同的节点并将它们与其他节点的权重之和作为权重。在我的映射器中，我可以读取边缘信息:Node_X;Node_A
我有这个hadoopmapreduce代码，它适用于图形数据(以邻接列表形式)并且有点类似于邻接列表到邻接列表转换算法。MapReduceTask的主要代码如下:publicclassTestTaskextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassTTMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{@Overridepublicvoidmap(Textkey,TextArrayWritablevalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOE
我有一组文件，比如10个文件和一个大文件，它是所有10个文件的总和。我将它们添加到分布式缓存、工作session中。当我在reduce中阅读它们时，我观察到以下内容:我只读取在reduce方法中添加到分布式缓存中的选定文件。我预计速度会更快，因为与在所有reduce方法中读取大文件相比，每次reduce中读取的文件大小更小。但是，速度较慢。此外，当我将其拆分为更小的文件并将它们添加到分布式缓存时，问题变得更糟。作业本身在很长一段时间后才开始运行。我找不到原因。请帮忙。 最佳答案 我认为你的问题在于在reduce()中读取文件。您应该
作为解决方法的一部分，我想使用两个mapreduce作业(而不是一个)，它们应该按顺序运行以提供所需的效果。每个作业中的映射函数只是简单地发出每个键值对而不进行处理。每个作业中的reduce函数都不同，因为它们进行不同类型的处理。我偶然发现了oozie，它似乎直接写入后续作业的输入流(或者不是吗？)——这很好，因为中间数据很大(I/O操作会成为瓶颈).如何使用oozie(工作流程中的2个mr作业)实现此目的？我确实浏览了以下资源，但它们只是将单个作业作为工作流运行:https://cwiki.apache.org/confluence/display/OOZIE/Map+Reduce+
