我有一个分片输入集合，我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、
映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过
我正在编写一个mapreduce程序来处理一个文本文件，将一个字符串附加到每一行。我面临的问题是映射器的map方法中的文本值不正确。每当文件中的一行小于前一行时，会自动将几个字符附加到该行以使该行的长度等于上一行的长度。映射方法参数如下*@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{*我正在记录map方法中的值并观察此行为。有什么指点吗？代码片段DriverConfigurationconfiguration=newCon
我想同步mongodb和hadoop，但是当我从mongodb中删除文件时，这个文件在hadoop中一定不能被删除。我尝试使用mongo-hadoop和hive。这是配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLESubComponentSubmission(idSTRING,statusINT,providerIdSTRING,dateCreatedTIMESTAMP,subComponentIdSTRING,packageNameSTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPER
在我的MapReduce作业中，我将产品名称作为字符串参数传递给Mapper。Mapper.py脚本导入一个名为Process.py的辅助脚本，该脚本对产品名称执行某些操作并将一些发射字符串返回给Mapper。映射器然后将这些字符串发送到Hadoop框架，以便Reducer可以拾取它们。除以下内容外，一切正常:Process.py脚本包含查找值的字典，我想将其从脚本内部移动到xml文件以便于更新。我已经在本地对此进行了测试，如果我在Process.py脚本中包含xml文件的Windows路径，它就可以正常工作。但是，出于某种原因，在HadoopMapReduce环境中对此进行测试不起作
我是hadoop的新手，所以我对程序的理解有点困难。那么，是否有人可以帮助我理解这个映射器程序？packageSearchTxn;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.NullWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;publicclassMyMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWrit
这个程序是用Cloudera编写的。这是我创建的驱动程序类。importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoo
如何使用两个组件构建key？这样做的原因是我有一个无向图。如果A和B通过通信关联(方向无关)，则两个节点A和B之间存在边。此通信有一个数字参数。所以我想实现的是有一个将A和B组合在一起作为一个集合的key，这样A到B和B到A的通信就可以被认为是等价的，并且可以被加起来得到统计数据说:AB5BA10键在语义上应该是“A或B在一起”，这样包含A和B作为键的集合的值应该是5+10=15。wordcount示例将特定单词作为关键字。就我而言，我想将包含两个组件的集合作为关键。在map和reduce阶段，只要满足AtoB或BtoA就求和。谢谢! 最佳答案
我是Hadoop的新手，我的要求是我只需要处理每个输入文件的前10行。以及如何在读取每个文件的10行后退出映射器。如果有人能提供一些示例代码，那将是很大的帮助。提前致谢。 最佳答案 您可以重写您的映射器的运行方法，一旦您将map循环迭代10次，您就可以从while循环中中断。这将假定您的文件不可拆分，否则您将从每个拆分中获得前10行:@Overridepublicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);introws=0
我遇到这样一种情况，文件的整个block位于一台机器上，默认复制因子为1。在这种情况下，如果我在我的集群上启动hadoop，我觉得我所有的映射任务将只在一台机器上运行，因为block只存在于那台机器上。这样对吗？本地映射器任务执行是一个约束还是只是一个优先级？如果是，是否可以通过将block复制到本地磁盘来配置映射器任务也在其他机器上运行？第二个问题是，即使mapper任务只在一台机器上运行，通过复制mapper的中间数据在所有其他机器上启动reducer是否正确？ 最佳答案 数据本地执行只是一个优先级，而不是约束条件。如果其他
