我正在使用hadoop1.0.3和sqoop1.4.6。我正在尝试将一个表从MySQL导入到hdfs。我收到以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.IncompatibleClassChangeError:Foundclassorg.apache.hadoop.mapreduce.JobContext,butinterfacewasexpectedatorg.apache.sqoop.config.ConfigurationHelper.getJobNumMaps(ConfigurationHelper.java:65)atcom.cloudera.
我正在尝试编写一个MapReduce程序，我正在尝试使用GeoLite数据库来解析IP地址的位置。我不确定如何将数据库文件传递给映射器以及要使用哪些依赖项？ 最佳答案 在MapReducehadoop中使用GeoLite数据库的一种方法是将数据库作为缓存文件传递，方法是使用:DistributedCache.addCacheFile(inputPath.toUri(),job.getConfiguration());您可以使用缓存文件将.mmdb文件传递给每个映射器。我用于使用GeoLite数据库的依赖项是:com.maxmin
我正在使用hadoop的mapreduce从hdfs中读取一个文件，将其放入一个简单的解析器，然后将该解析器的输出写回到hdfs。我还没有reducetask。我想知道为什么我的输出文件中有大约300个重复项。这是我的map方法。publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{FileSplitfsplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();Mainparser=newMain();StringdatFi
我是mapreduce程序的新手。我正在关注TomwhiteHadoop权威指南。我正在做天气数据程序，我想在其中找到每年的最高温度。我有4个1901、1902、1904、1905年的文件，每年一个文件(我每年制作一个文件)。如何在mapreducemaper程序中设置四个输入文件。Hadoop安装在伪分布式模式下。请帮助我。 最佳答案 如果您使用的是hadoop流媒体，请尝试以下操作:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-inputmyInputD
据我了解会有X+Y个复制操作，不对请指正谢谢 最佳答案 在最坏的情况下，每个reducer可能会从所有映射器中获取记录，假设它的键在所有可用的映射器中都存在。在最坏的情况下，这将为一个reducer提供X个副本。这将导致XY操作而不是X+Y。 关于sorting-在具有"X"个映射器和"Y"个缩减器的大型MapReduce作业中，排序/洗牌阶段将有多少个不同的复制操作，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf
下面是一个mapreduce程序，在map函数中进行过滤，在reduce步骤中进行求和。map部分执行良好。但是当reduce部分运行时，它会卡在context.write(key,value)行。只有当我尝试在reduce函数类型中编写与在map函数中编写的不同的输出时，才会发生这种情况publicclassFilter3{publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedExceptio
假设我想知道每个单词在某些文本中出现的次数。我的理解是，文本被分成多个部分，每个部分都传递给map。map然后会获取每个部分的单词出现次数，并将结果传递给reduce，如下所示:foreachwordwindocument:occurrences[w]+=1returnoccurrences然而，根据MapReducepaper和wikipedia,map只会为每个单词发出1，如下所示:foreachwordwindocument:emit(w,1)这与将文本部分直接传递给reduce基本上不是一回事吗，因为它无论如何都必须遍历每个单词？此外，只是为了确定。如果我想使用MapReduc
我正在阅读Hadoopmapreduce教程并得出以下浅层理解。谁能帮忙确认一下我的理解是否正确？Mapreduce是一种聚合数据的方法在分布式环境中在非常大的文件中使用非结构化数据使用Java、Python等产生类似于在RDBMS中使用SQL聚合函数可以完成的结果selectcount,sum,max,min,avg,k2frominput_filegroupbyk2map()方法基本上以水平数据v1为轴，它是来自将输入文件分成垂直行，每行都有一个字符串键和一个数值。分组将发生在洗牌和分区阶段数据流。reduce()方法将负责计算/聚合数据。Mapreduce作业可以组合/嵌套，就像
我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC
我正在针对Hadoop上大约300万个小文件运行MapReduce作业(我知道，我知道，但我们对此无能为力-这是我们源系统的性质)。我们的代码没有什么特别的-它使用CombineFileInputFormat将一堆这些文件包装在一起，然后解析文件名以将其添加到文件的内容中，并吐出一些结果。简单易行。因此，我们在HDFS中有大约300万个~7kb的文件。如果我们针对这些文件的一小部分(一个文件夹，可能有10,000个文件)运行我们的任务，我们不会遇到任何麻烦。如果我们针对完整的文件列表运行它，则会出现内存不足错误。错误出现在STDOUT上:##java.lang.OutOfMemoryE
