我想运行两个映射器，在不同的目录中产生两个不同的输出。第一个映射器的输出(作为参数发送)应该发送到第二个映射器的输入。我在驱动程序类中有这段代码importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apa
我一直在通过PuTTy登录SSH来运行HadoopMapReduce作业，这需要我在PuTTY中输入主机名/IP地址、登录名和密码才能获得SSH命令行窗口。进入SSH控制台窗口后，我会提供适当的MR命令，例如:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/py
当我运行带有和不带有multipleOutputs的mapreduce时，控制台日志之间存在差异。我有一个仅输出到文本文件的映射器作业。没有配置MultipleOutputs，我的映射器中的代码片段:context.write(null,newText(value));控制台输出摘录Map-ReduceFrameworkMapinputrecords=2Mapoutputrecords=2有了多重输出，我的映射器中的代码片段:multipleOutputs.write(null,newText(value),FileOutputFormat.getOutputPath(context)
我正在尝试让spark与aws一起玩得开心。在Windows环境中工作。无论我尝试过哪些选项，都永远找不到NativeS3类。目前，如果我使用:spark-shell--packagescom.amazonaws:aws-java-sdk-s3:1.10.38,com.amazonaws:aws-java-sdk-core:1.10.38,org.apache。hadoop:hadoop-aws:2.7.1作为我的命令，然后我将下载文件并可以使用s3，但是感觉很老套，每次下载它们都不理想。在另一个人的帮助下，我一直在尝试其他选项，结果是:>spark-shell--driver-cla
我想实现DPC算法(通过快速搜索和发现密度峰进行聚类)。这是一项艰巨的工作，所以我决定从计算Rho开始。这是map:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();String[]lineSplit=line.split("");if(Double.parseDouble(lineSplit[2])这里是Reducer:publicvoidreduce(IntWritablekey,IntWr
我在使用HadoopStreaming时遇到了这些问题。我正在用python编写代码1)聚合库包根据hadoop流文档(http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.0/streaming.html#Working+with+the+Hadoop+Aggregate+Package+%28the+-reduce+aggregate+option%29)，有一个内置的聚合类，它既可以用作映射器，也可以用作缩减器。命令如下:shell>hadoopjarhadoop-streaming.jar-filemapper.py-mappermapper.p
当我默认使用sqoop将数据导入配置单元时，它会在HDFS上创建文件名为part-m-0000、part-m-0001等。是否可以重命名这些文件？如果我想给一些有意义的名字，比如在文件名后加上日期来指示加载，我该怎么做呢？请推荐 最佳答案 不能直接用sqoop做，但是可以在sqoop导入完成后在HDFS中重命名:today=`date+%Y-%m-%d`files=$(hadoopfs-ls/path-to-files|awk'{print$8}')forfin$files;dohadoopfs-mv$f$f$today;done第
这个警告代表某个输出变量的值恒为1或0。问题：编译后ERR和RxdEnd的值恒为0。分析：找到ERR和RxdEnd的位置（43-50行），程序完全没进入43到50行的if语句，导致程序没有对上述两个变量的值进行任何操作。原因：第二行rnd_cnt变量没有指定位宽，默认位宽是1，所以程序处理时rnd_cnt最大为2，没有办法加到43行的5，所以程序卡在43行之前没法前进处理ERR和RxdEnd，导致了错误出现。解决：指定位宽，将第二行改成reg[7:0]rnd_cnt;问题解决。总结：用于计数的变量要指定位宽以下为错误代码reg[7:0]RxdBuf;regrnd_cnt;reg[8:0]Lrc
(我确信存在类似的问题，但我还没有找到我正在寻找的答案。)我正在使用Hadoop和Hive(针对我们熟悉SQL的开发人员)每晚批处理数TB的数据。从数百个大量CSV文件的输入中，我输出了四五个相当大的CSV文件。显然，Hive将这些存储在HDFS中。最初，这些输入文件是从一个巨大的SQL数据仓库中提取的。Hadoop因其功能而极具值(value)。但是处理输出的行业标准是什么？现在我正在使用shell脚本将这些复制回本地文件夹并将它们上传到另一个数据仓库。这个问题:(HadoopandMySQLIntegration)称重新导入Hadoop导出的做法是非标准的。我如何使用BI工具探索我
嘿，你能帮我清除以下错误吗？当我运行Mapreduce作业fopr将数据从hdfs文件插入到hbase表中时，我得到了这个。使用HFileOutputFormat.class，之前我使用MultiTableOutputFormat.class运行相同的程序，它工作正常，但是在将数据插入hbase表时花费了很多时间。那么你能帮帮我吗……:)*job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);job.setMapOutputValueClass(Put.class);job.setInputFormatClass(TextInpu
