我们知道，在hadoop的复制阶段，每个reduceworker进程从所有mapper节点读取数据并对已经排序的数据执行合并(在mapper端的内存排序期间排序)和研究他们的key份额和他们的值(value)。现在，我们也知道，所有对应于一个特定的数据只会去到一个reducer。我的问题是:数据拆分如何传输到reducer，即分区大小是如何决定的，以及它是由什么过程决定的，因为数据是使用拉机制而不是推机制传输的。一个有趣的挑战是确定数据的总体大小，因为数据驻留在多个节点上(我猜作业跟踪器/主进程可能知道所有节点的数据大小和位置，但我也不确定)。如果数据高度倾斜并且其中大部分属于有10个
无论如何，每个reducer进程都可以确定它必须处理的元素或记录的数量吗？ 最佳答案 简短回答-提前不，reducer不知道可迭代对象支持多少个值。您可以执行此操作的唯一方法是在迭代时进行计数，但您不能再对可迭代对象进行重新迭代。长答案-支持可迭代对象实际上是序列化键/值对的排序字节数组。reducer有两个比较器-一个用于按键顺序对键/值对进行排序，然后第二个用于确定键之间的边界(称为键分组器)。通常，键分组器与键排序比较器相同。当迭代特定键的值时，底层上下文检查数组中的下一个键，并使用分组比较器与前一个键进行比较。如果比较器确定
我们知道hive在排序作业开始之前不做采样，它只是利用MapReduce的排序机制，在reduce端进行merge-sort，只使用一个reduce，因为reduce收集mapper输出的所有数据在这种情况下，假设一台运行reduce的机器只有100GB的磁盘，如果数据太大而无法放入磁盘怎么办？ 最佳答案 Hive的并行排序机制还在开发中，见here.设计良好的数据仓库或数据库应用程序将避免这种全局排序。如果需要，请尝试使用Pig或Terasort(http://hadoop.apache.org/common/docs/curre
任何人都可以帮助解决这个hadoop流式排序问题吗？感谢您提前提出任何建议。我是Hadoop新手，需要对500GB制表符分隔的文本文件实现排序功能。下面是一个示例输入，一行中有3个字段，如READA14chr1450989。这里我需要按第2列和第3列进行数字排序，除非我将reducers的数量设置为1，否则我永远不会得到正确的排序结果。示例输入:READA14chr1450989READB18chr18517043READC22chr2288345READD10chr10994183READE19chr19232453READF20chr2042912READF9chr9767396R
请看下面的代码Map.javapublicclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(l
我有一个包含许多重复ID的数据集。我只想做一个row_number()并取第一个。如果我让table1离开与table2的连接并且只使用table2.rownumber=1，它就可以工作。但是，如果我在没有表连接的情况下进行独立操作，则不会。我有以下代码:选择ID，姓名，身份证，ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYIDORDERBYID)作为RNK从表1其中RNK=1;错误消息显示RNK不是有效的表列或别名等。如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢。 最佳答案 您必须使用子查询或CTE来引用用于过滤的列别名:SELE
我正在阅读MapRedcue的源代码，以更深入地了解MapReduce的内部机制。当我试图了解如何合并映射阶段产生的数据并将其发送到减少功能以进行进一步处理时，我遇到了问题。源代码看起来太复杂了，我只想知道它的概念。我想知道的是在传递给reduce()函数之前如何对值(作为参数Iterator)进行排序。在MapTask.runOldReducer()中，它将通过传递RawKeyValueIterator创建ReduceValuesIterator，其中将调用Merger.merge()并执行许多操作(例如收集段)。阅读代码后，在我看来它只尝试按键排序，并且与该键相关的值将被聚合/收集
我还在学习MapReduce框架，具体由Hadoop实现，我想知道是否可以修改它来执行以下任务:Map()函数将发出(key,value)对，其键是大小为2的数组，比如int[2]。我希望将包含两个共同整数中的任何一个的每一对映射到同一个reducer。例如，如果Map()发出:([2,3],4),([2,4],5),([6,5],2),([5,7],1)，那么Reduce1应该接收前两对，Reduce2接收后两对(前两对共享2，后两对共享5)。这可以看作是一个连通分量问题，其中顶点是int[]中的整数，边在同一int[]中的任意两个整数之间共享。 最佳答案
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]
我的映射器(Hadoop1.2.1)创建键值对标记，我从一个简单的文本文件中读取它们。没有火箭科学。reducer最终“捆绑”(在Hadoop中，您是否像在SQL中那样称呼该分组？)相同的键并对值1求和。这是默认的Hadoop教程。但是，当我的reducer可以使用这些值时，我想对它们进行降序排序。仅显示前30个标记(字符串、单词)。我好像有些概念不是很清楚。首先，为每个键值对调用reduce方法，对吗？因此，我看不到一个地方可以缓冲像HashMap这样的东西，它可以保存最高的结果(最频繁的标记)。我在想，如果我有这样一个变量，我可以很容易地比较和插入值在前30名内的每个键。处理这个频
