我有两个文件，我试图在模式匹配的基础上加入这两个文件。File1:weather.bbc.co.uk,112ads.facebook.com,113ads.amazon.co.uk,114www.sky.com,115news.bbc.co.uk,116pics.facebook.com,117File2:facebook.com,facebookbbc.co.uk,bbcnetflix.com,netflixflipkart.com,flipkartoutput:weather.bbc.co.uk,112,bbc.co.uk,bbcads.facebook.com,113,faceb

我刚刚将我的Ubuntu13.10配置为在伪分布式模式下工作以进行mapreduce代码开发。我已经安装了hadoop0.20.2版本的hadoop。一切都运行良好，我也可以启动所有五个守护进程。在同一台机器上，我下载了eclipse并将所有基于hadoop的库添加到其中。我也可以直接从EclipseIDE运行我的map减少字数示例。唯一困扰我的是，当我运行字数统计示例时，它会在控制台中打印如下内容:13/09/2316:11:05WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...us

您好，我正在学习hadoop，我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26，以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器，所有字符“B”将转到第二个缩减器，依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]

来自相关Hadoop/Hive新手的问题:如何将MicrosoftWord(二进制)文档的内容作为参数传递给Hive函数？我的目标是能够将二进制文件(在我的特定用例中为MicrosoftWord文档)的完整内容作为二进制参数提供给UDTF。我最初的方法是将文件的内容放入暂存表，然后在稍后的查询中将其提供给UDTF，这就是我尝试构建该暂存表的方式:createtableworddoc(contentBINARY);loaddatainpath'/path/to/wordfile'intotableworddoc;不幸的是，Word文档中似乎有换行符(或表现得足够像换行符的东西)导致暂存表

我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p

这是Hadoop字数统计javamap和reduce源代码:在map函数中，我已经可以输出所有以字母“c”开头的单词以及该单词出现的总次数，但我想做的只是输出以字母“c”开头的单词总数，但我在获取总数时遇到了一些问题。非常感谢任何帮助，谢谢。例子我得到的输出:可以2可以3类别5我想要得到的:c-总计10publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publi

我是mapreduce编程的新手，我的类(class)是从简单的字数统计示例开始的。但是，我正在尝试一种不同的方法。我的hdfs输入文件夹中有两个输入文件。我正在尝试生成类似的输出anyword1-->filename12anyword2-->filename23我编写了一个映射器类以在键处将单词和文件名连接在一起，但是当我在文本中设置键值时，它会抛出空指针异常。有人可以提供帮助并建议我哪里做错了吗？我的映射器类publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWri

一个简单的问题:让更多的节点拆分资源还是让更少的“更强”节点更可取？ 最佳答案 这是可靠性、复制与一般性能的对比。假设固定数量的磁盘、CPU和RAM均匀分布在具有X_1个节点的集群和具有X_2个节点的集群中，其中X_1如果所有节点都保持运行，作业将在X_1上运行得更快如果节点在作业期间死亡，则X_2集群上的剩余资源可能超过X_1集群的资源。如果X_1只有1个或2个节点，则更容易想象示例。在这种情况下，额外网络IO的成本可能小于资源损失，因此作业可能在X_2上运行得更快如果您的复制因子明显受到集群大小的限制，如果您想要复制3，那么您将

我有一个巨大的txt数据存储，我想在其中收集一些统计数据。使用Hadoop流和Python我知道如何实现MapReduce以在单个列上收集统计信息，例如计算100个类别中的每个类别有多少条记录。我创建了一个简单的mapper.py和reducer.py，并将它们分别作为-mapper和-reducer插入到hadoop-streaming命令中。现在，我对如何实际处理更复杂的任务有点不知所措:除了上述类别(例如地理位置、类型、日期等)之外，还收集各种其他列的各种统计数据。所有这些数据都在同一个txt文件中。我是否将mapper/reducer任务链接在一起？我是否传递最初很长的键值对(

我是hadoop的新手。我已经完成了字数统计，现在我想做一个修改。我想获取文本文件中出现次数最多的单词。如果，正常的字数统计程序给出输出:a1b4c2我想编写只给我输出的程序b4这里是我的reducer函数::publicstaticclassReduceextendsReducer{intmax_sum=0;Textmax_occured_key;publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableva