我正在用java编写一个小的hadoop程序，我的要求是从一个Map方法执行两个Emits，并在一个Reduce方法中处理这两个Emits。这可能吗？如果可能，我如何区分这两个Emits以便我可以在我的Reduce方法中以不同方式处理它们？我对此进行了很多搜索，但无法获得任何具体信息。我不允许使用任何外部库。 最佳答案 map/reduce任务将键/值作为输入。值不必是像WordCount这样的大多数示例中的字符串，它也可以是复杂的结构。你可以有一个结构，其中有两个字段对应于两个发射器，并且该键/值对将自动发送到一个缩减器。
我刚刚开始学习Hadoop，并且仍在尝试和尝试理解事物，我真的很好奇OutputCollector类collect()方法的用法，从现在开始我找到的所有示例都只调用此方法一次。如果这种方法的调用成本真的很高(因为它正在将输出写入文件)？在考虑不同的场景时，我遇到了我发现需要不止一次调用它的情况。同样明智的是下面是给定的代码片段publicstaticclassReduceextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(IntWritablekey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Re
https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html#method.summaryrun(Context)org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper方法a).ExpertuserscanoverridethismethodformorecompletecontrolovertheexecutionoftheMapper.目前run(Context)方法的默认行为是什么。如果我重写run(Context)，根据文档会得到什么样的特殊控制？是否有人在您的
您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
使用0.20.2...是否可以覆盖ReduceContext中的context.write()方法？我有一整套Reducers，我希望在每个context.write()之前都使用一个特定的函数，但我不想让他们担心这个逻辑，只是为了处理它透明地。例如:Iteratorvit=values.iterator();if(trans2!=null){key=(Text)trans2.transform(key);}while(vit.hasNext()){Textitem=vit.next();if(trans1!=null){item=(Text)trans1.transform(item
是否有一个库可以与不同的Hadoop组件(Namenode、datanode、jobtracker、tasktracker)以及Hadoop2组件(资源管理器)集成以向Riemann发送指标？ 最佳答案 我编写了一个库来完成上述工作。这些步骤从库的“自述文件”中得到了很好的解释。这是相同的链接:HadooptoRiemannSink 关于hadoop-RiemannContextforHadoop使用metrics2接口(interface)向Riemann发送指标，我们在StackOv
输入1:KV数据流。输入2:一些静态数据分区(用于处理输入1中的流)问题可以建模为下图:与HDFS/RDD分区共置:我们如何确保流式任务Map1、Map2和Map3在存在HDFS/RDD分区的机器上运行？图像描述:假设K是流式key(不是元组)。FirstMap将其转换为元组(具有空值)并将其广播给3个映射器。每个映射器都在不同的节点上运行，这些节点包含RDD(或HDFS文件，这是第二个输入和静态数据)的不同分区。每个Mapper使用RDD分区来计算键的值。最后，我们要聚合键的值(使用reduceByKey_+_)。 最佳答案 如果
在我的mapreduce工作中，我只想输出一些行。但是如果我这样编码:context.write(data,null);程序将抛出java.lang.NullPointerException。我不想像下面这样编码:context.write(data,newText(""));因为我必须修剪输出文件中每一行的空格。有什么好的方法可以解决吗？提前致谢。对不起，是我的错。我仔细检查了程序，发现原因是我将Reducer设置为combiner。如果我不使用组合器，声明context.write(数据，空)；在reducer中工作正常。在输出数据文件中，只有数据线。分享来自hadoop权威指南的
记录错误:TestSuccessfull2018-08-2004:52:15INFOApplicationMaster:54-Finalappstatus:FAILED,exitCode:132018-08-2004:52:15ERRORApplicationMaster:91-Uncaughtexception:java.lang.IllegalStateException:Userdidnotinitializesparkcontext!atorg.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.runDriver(ApplicationMas
驱动代码:publicclassWcDriver{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,InterruptedException,ClassNotFoundException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf,"WcDriver");job.setJarByClass(WcDriver.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.cl
