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
我已经从MySQL导入了一个表到Hive，该表有1000万行，现在在Impala中执行一些操作以检查功能和性能。现在，当我发出以下查询时，出现错误argumentoftype'NoneType'isnotiterable。selectcount(id)frommy_table_name;导入数据后我需要做些什么来解决这个问题吗？我打算主要将Impala用于分析目的，因此它涉及很多SUM和COUNT函数。 最佳答案 尝试使用refresh命令。这是来自Cloudera文档的引用:Syntax:REFRESH[db_name.]tabl
我正在尝试在我的集群上处理40GB的维基百科英文文章。问题是以下重复错误消息:13/04/2717:11:52INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201304271659_0003_m_000046_0,Status:FAILEDToomanyfetch-failures13/04/2717:11:52WARNmapred.JobClient:Errorreadingtaskoutputhttp://ubuntu:50060/tasklog?plaintext=true&attemptid=attempt_201304271659_0003_m_00
我正在尝试编写一个应将其输出放入HBase的Spark作业。据我所知，正确的方法是使用saveAsHadoopDataset方法。在org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions-这需要我的RDD由对组成。方法saveAsHadoopDataset需要JobConf，这就是我要构建的。根据thislink，我必须在我的JobConf上设置一件事是输出格式(实际上没有它就不能工作)，比如jobConfig.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])问题是显然这不能编译，因为TableOutputFormat是通用的，
我在一个小文件(3-4MB)上执行maptask，但map输出相对较大(150MB)。显示Map100%后，需要很长时间才能完成溢出。请建议我如何减少这段时间。以下是一些示例日志...13/07/1017:45:31INFOmapred.MapTask:Startingflushofmapoutput13/07/1017:45:32INFOmapred.JobClient:map98%reduce0%13/07/1017:45:34INFOmapred.LocalJobRunner:13/07/1017:45:35INFOmapred.JobClient:map100%reduce0%
我读了HadoopinAction并发现在Java中使用MultipleOutputFormat和MultipleOutputs类，我们可以将数据减少到多个文件，但我不确定如何实现使用Python流式处理也是一样。例如:/out1/part-0000mapper->reducer\out2/part-0000如果有人知道，听说过，做过类似的事情，请告诉我 最佳答案 DumboFeathers，一组与Dumbo一起使用的java类(一个python库，可以轻松为hadoop编写高效的pythonM/R程序)，在其outputcla
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
我正在尝试运行具有自定义jar步骤的EMR集群。该程序从S3获取输入并输出到S3(或者至少这是我想要完成的)。在步骤配置中，我在参数字段中有以下内容:v3.MaxTemperatureDrivers3n://hadoopbook/ncdc/alls3n://hadoop-szhu/max-temp其中hadoopbook/ncdc/all是包含输入数据的存储桶的路径(作为旁注，我正在运行的示例来自此book)，并且hadoop-szhu是我自己的存储桶，我想在其中存储输出。按照这个post，我的MapReduce驱动程序如下所示:packagev3;importorg.apache.h
如果在任何配置单元表上运行DESCRIBEEXTENDED命令，结果会在输出末尾附近显示totalSize和rawDataSize值。这些字段是什么意思？例如:hive>DESCRIBEEXTENDEDOutputResults:Table(tableName:TablenameXXXXX,dbName:XXxXXX,.................................numRows=116429472,totalSize=3835205544,rawDataSize=35040221600}) 最佳答案 rawDat
我目前无法构建hhvm，因为无法访问64位VM，所以我无法使用他们拥有的类型检查器。他们的文档似乎没有详细描述类型检查器(hh_server和hh_client？)的操作。我想知道的是，对于任何使用过它的人来说，是否可以在这种情况下使用类型检查器:假设某人无法将他们的PHP代码库转换为Hack，因此他们用hacklang类型注释形式的注释编写PHP，并在构建时使用工具去除注释，制作一个hh文件，运行类型检查器并报告错误。例如原始PHP:复制上面的内容，删除注释，将?php更改为?hh:通过类型检查器运行它，看看它是否产生错误。这样您就可以使用普通PHP进行合法类型检查，而无需在HHVM
