我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru

是否有任何简单、易于启动的java工具来可视化来自mapreduce作业目录的键/值数据？具体来说，我想浏览一个20个作业的mapreduceworkflow，点击单个文件并查看数据，甚至可能看到文件大小的直方图。这里有一些注意事项，例如-一些文件有序列化数据(不仅仅是文本)显然，这个系统在“云规模”上使用可能会很愚蠢，而不是一个开发工具。尽管如此，这样的工具对于开发和本地调试大型连接的m/r管道很有用。这是出于开发目的(我不是试图在真实集群中可视化分布式键/值hadoop数据)。 最佳答案 检查KarmaSphereStudioM

我是Piglatin的新手，我有一个看起来像这样的数据文件(消息、电子邮件、用户session、垃圾邮件类型)为了简单起见，我只使用了垃圾邮件/非垃圾邮件——这个字段的值通常是大约100种不同的变体message1user1@email12345spammessage2user1@email12345spammessage3user1@email12345not-spammessage10user2@email90879not-spammessage11user2@email90879not-spam如果来自一个用户的任何一条消息被标记为垃圾邮件，我只需要删除/过滤他的所有消息..所以

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

我想将整个文件用作MAP处理的单个记录，文件名作为键。我已阅读以下帖子:HowtogetFilename/FileContentsaskey/valueinputforMAPwhenrunningaHadoopMapReduceJob?虽然最佳答案的理论是可靠的，但实际上没有提供代码或“操作方法”。这是我自定义的FileInputFormat和相应的RecordReader，它们编译，但不产生任何记录数据。谢谢你的帮助。publicclassCommentsInputextendsFileInputFormat{protectedbooleanisSplitable(FileSyste

我必须在AmazonEC2集群上运行hadoopmapreduce作业。我尝试使用现有的AMI进行设置。但是在启动master和clients之后，“jps”没有列出任何节点。那么，即使在使用公共(public)hadoopAMI之后，我们还必须为主服务器和从服务器设置hadoop吗？master怎么知道slave的IP地址？？谁能告诉我一些好的文档。我现在已经为此苦苦思索了12个多小时。有人可以帮忙吗？谢谢。 最佳答案 Matthew建议的另一种替代方法是使用Whirr。Whirr让在Amazon上部署Hadoop集群变得非常容易

我有一个csv数据文件，作为sequenceFile存储在HDFS上，格式为name,zip,country,fav_food1,fav_food2,fav_food3,fav_colour。可能有许多同名的条目，我需要找出他们最喜欢的食物是什么(即计算所有记录中具有该名称的所有食物条目并返回最受欢迎的条目。我是Scala和Spark的新手并且有仔细阅读了多个教程并搜索了论坛，但我仍然不知道如何继续。到目前为止，我已经得到了将文本转换为字符串格式然后过滤掉条目的序列文件这是文件中一行的示例数据条目Bob,123,USA,Pizza,Soda,,BlueBob,456,UK,Chocol

我是Spark的新手，正在学习Spark。在实践中，面临以下几个问题。多步而幽长。我在UNIX环境中使用spark-shell。出现如下错误。第一步$spark-shellWelcometo______/__/__________//___\\/_\/_`/__/'_//___/.__/\_,_/_//_/\_\version1.3.1/_/UsingScalaversion2.10.4(JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM,Java1.7.0_25)Typeinexpressionstohavethemevaluated.Type:helpformoreinfo

我构建了一个hadoop和hive集群并尝试做一些测试。但它真的很慢。表格表value_count+--------------------------------------------------------------+--+|createtab_stmt|+--------------------------------------------------------------+--+|CREATETABLE`value_count`(||`key`int,||`count`int,||`create_date`dateCOMMENT'????')||COMMENT'This

现在我有一个4阶段的MapReduce作业，如下所示:Input->Map1->Reduce1->Reducer2->Reduce3->Reduce4->Output我注意到Hadoop中有一个ChainMapper类，它可以将多个映射器链接成一个大映射器，并节省映射阶段之间的磁盘I/O成本。还有一个ChainReducer类，但它不是真正的“Chain-Reducer”。它只能支持以下工作:[Map+/ReduceMap*]我知道我可以为我的任务设置四个MR作业，并为最后三个作业使用默认映射器。但这会消耗大量磁盘I/O，因为reducer应该将结果写入磁盘以让后面的映射器访问它。是否