这听起来像是一项简单的工作，但使用MapReduce似乎并不那么简单。我有N个文件，其中每个文件只有一行文本。我希望Mapper输出键值对，如，其中'score'是根据文本行计算的整数。作为旁注，我正在使用以下代码片段来执行此操作(希望它是正确的)。FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();StringfileName=fileSplit.getPath().getName();假设映射器正确地完成了它的工作，它应该输出N个键值对。现在的问题是我应该如何对Reducer进行编程以输出具有最大“分数”的一对键值对？据我所

我是Hadoop的新手..我只是以独立模式运行我的hadoop应用程序。它工作得很好。我现在决定将其移至伪分布式模式。我如上所述进行了配置更改。显示了我的xml文件的片段:我的core-site.xml如下所示:fs.default.namehdfs://localhost/hadoop.tmp.dir/tmp/hadoop-onurAbaseforothertemporarydirectories.我的hdfs-site.xml是dfs.replication1我的mapred.xml是mapred.job.trackerlocalhost:8021我运行了start-dfs.sh和

从问题中可以得出，我想知道什么时候使用压缩格式(如gzip)的输入文件是有意义的，什么时候使用未压缩格式的输入文件是有意义的。压缩文件的开销是多少？读取文件时会慢很多吗？是否对大输入文件进行了基准测试？谢谢! 最佳答案 除非您正在进行开发并且需要经常将数据从HDFS读取到本地文件系统以进行处理，否则以压缩格式输入文件通常是有意义的。压缩格式提供了显着的优势。除非您以其他方式设置，否则数据已经复制到Hadoop集群中。复制数据是很好的冗余，但会占用更多空间。如果您的所有数据都以3倍的比例进行复制，那么您将消耗3倍于存储它所需的容量。压

我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe

我在尝试将文件从hdfs读取到Spark时遇到错误。文件README.md存在于hdfs中spark@osboxeshadoop]$hdfsdfs-lsREADME.md16/02/2600:29:14WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable-rw-r--r--1sparksupergroup48112016-02-2523:38README.md在Sparkshell中，我给了scala>valr

CososCreator2.4.4AndroidStudio：4.2.1接入SDK有：接max聚合及中介平台(Admob，FB, applovin，pangle，mintegral，vungle，unity)，和Firebase统计1、构建Android工程 2、升级gradle版本升级完后可能出现如下问题：a）Aproblemoccurredevaluatingproject':game'.>Pluginwithid'com.android.feature'notfound. 解决参考链接： CocosCreatorAndroid原生项目升级gradle版本-Creator2.x-Cocos

我正在尝试运行具有自定义jar步骤的EMR集群。该程序从S3获取输入并输出到S3(或者至少这是我想要完成的)。在步骤配置中，我在参数字段中有以下内容:v3.MaxTemperatureDrivers3n://hadoopbook/ncdc/alls3n://hadoop-szhu/max-temp其中hadoopbook/ncdc/all是包含输入数据的存储桶的路径(作为旁注，我正在运行的示例来自此book)，并且hadoop-szhu是我自己的存储桶，我想在其中存储输出。按照这个post，我的MapReduce驱动程序如下所示:packagev3;importorg.apache.h

我已经在UbuntuLinux15.04中安装了hadoop2.6，并且运行良好。但是，当我运行示例测试mapreduce程序时，出现以下错误:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:hdfs://localhost:54310/user/hduser/input.请帮助我。以下是错误的完整详细信息。hduser@krishadoop:/usr/local/hadoop/sbin$hadoopjar/usr/local/hadoop/share/hadoop/ma

这是我的一个问题alreadyasked在spark用户邮件列表上，我希望在这里取得更大的成功。我不确定它是否与spark直接相关，尽管spark与我无法轻易解决该问题的事实有关。我正在尝试使用各种模式从S3获取一些文件。我的问题是其中一些模式可能什么都不返回，当它们返回时，我得到以下异常:org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException:InputPatterns3n://bucket/mypatternmatches0filesatorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(Fi

我有3位数GB甚至1或2位数TB的数据集。因此，输入文件是一个文件列表，每个文件的大小约为10GB。我在hadoop中的mapreduce作业处理所有这些文件，然后只给出一个输出文件(带有聚合信息)。我的问题是:从Apache调整hadoop/mapreduce框架的合适文件大小是多少？我听说大文件比小文件更受欢迎。有什么想法吗？我唯一确定的是hadoop读取block，每个block默认为64MB。所以如果文件大小是64MB的倍数就好了。目前，我的应用程序只将输出文件写入一个文件。文件大小当然是3位千兆位。我想知道如何有效地对文件进行分区。当然，我可以只使用一些unix工具来完成这项