我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作，但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中，我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望，我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料，这没有奏效。或者，也许有人可以建议一个更好的方
我在hadoop集群上使用Hive。每当我尝试运行配置单元查询时，它总是显示为HadoopjobinformationforStage-1:numberofreducers:1我使用了以下Hive配置:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000hive.exec.reducers.max=999请告诉我如何增加reducer的数量。谢谢。 最佳答案 确保您已完成以下几点:您的mapred.reduce.tasks默认为-1。通过将此属性设置为-1，Hive将自动计算出reducer
我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业，180个reduce插槽就可以了，队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作，它会在洗牌阶段卡住，而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况，但这将以低效率结束。有什么我可以做的，比如调整参数，以便我可以使用与hadoop相同的插槽？顺便说一句，我的集群有15个节点，每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas
我想验证我的SMB连接是否有效。我可以通过日志验证映射连接，但不能通过SMB。我也通过了解释计划，但没有得到任何提示。请帮助我。 最佳答案 您可以对查询使用EXPLAINEXTENDED。到目前为止，我只能生成一个带有map-reduce的SMB映射连接。当hive正在执行SMBmapjoin时，您可以在explain的输出中的阶段计划下看到“SortedMergeBucketMapJoinOperator”。这是在我的设置中使用map-reduce生成SMB映射连接的代码片段:sethive.execution.engine=mr
在一个普通的mapreducewordcount程序中，我们是否需要设置shuffle和sort的方法，或者框架会处理这个？ 最佳答案 框架会处理这个。洗牌是将数据从映射器传输到缩减器的过程，缩减器按中间键(词)的升序(字典顺序)缩减数据。您可以更改默认设置，但没有必要在wordcount程序中这样做。您只需要设置一个映射器和一个缩减器以及可选的(但确实有助于提高速度)一个组合器。甚至不需要自己实现映射器和缩减器，因为hadoop自带了这样的字数映射器(TokenCounterMapper)和缩减器(IntSumReducer，也可
我有两列，一列是产品，一列是购买日期。我可以通过应用sort_array(dates)函数对日期进行排序，但我希望能够在购买日期之前对sort_array(products)进行排序。有没有办法在Hive中做到这一点？表名是ClientIDProductDate100Shampoo2016-01-02101Book2016-02-04100Conditioner2015-12-31101Bookmark2016-07-10100Cream2016-02-12101Book22016-01-03然后，为每个客户获取一行:selectclientID,COLLECT_LIST(Produc
如果您需要在传递给reduce阶段时对给定键的值进行排序，例如移动平均线，或者模仿SQL中的LAG/LEAD分析函数，您需要在MapReduce中实现二次排序.在Google上搜索之后，常见的建议是:A)在映射阶段发出复合键，其中包括,B)创建一个“复合键比较器”类，其目的是为了二次排序，比较键后比较要排序的值，从而使传递给reducer的Iterable被排序。C)创建一个“自然键分组比较器”类，其目的是用于主要排序，仅比较要排序的键，以便传递给缩减器的Iterable包含属于给定键的所有值。D)创建一个“自然键分区器类”，我不知道它的目的，也是我的问题的目的。来自here:Then
我理解为什么中间键值按键分组但为什么要对它们进行排序？ 最佳答案 分组就是这样实现的。当您按键排序时，它们会组合在一起。它是否已排序并不重要……重要的是相同的键彼此相邻。排序可能不是最好的方法。也许某种哈希算法会更快:O(N)而不是O(NlogN)。它被实现为排序只是因为有一些应用程序需要排序的键(例如HBase/BigTable)。最近开发了一种可插入排序，并且在测试版中可用。我还没有机会尝试一下。http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop
我是hadoop的新手。不清楚为什么我们需要在使用hadoopmapreduce时能够按键排序？在map阶段之后，我们需要将每个唯一键对应的数据分发给一定数量的reducer。这可以在不需要排序的情况下完成，对吗？ 最佳答案 它就在那里，因为排序是对键进行分组的巧妙技巧。当然，如果您的工作或算法不需要您的key的任何顺序，那么您可以更快地通过一些哈希技巧进行分组。在Hadoop本身中，多年来已经有一个JIRA归档(source)。位于Hadoop之上的其他几个发行版已经具有这些功能，例如Hanborq(他们称之为避免排序)。(sou
数据看起来像这样，第一个字段是一个数字，3...1...2...11...我想根据第一个字段按数字而不是按字母顺序对这些行进行排序，这意味着排序后它应该如下所示，1...2...3...11...但是hadoop一直给我这个，1...11...2...3...如何改正？ 最佳答案 假设您正在使用HadoopStreaming，您需要使用KeyFieldBasedComparator类。-Dmapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldB
